#随机森林第9页

浅谈从机器学习到深度学习

集成方法现在非常多，bagging代表是随机森林，boosting代表有AdaBoost,G

江小北·2023-10-16 04:38

机器学习: 初探定义与应用场景

机器学习的定义机器学习在日常生活中的应用推荐系统语音识别图像识别商业领域的机器学习金融风险评估股票市场预测客户关系管理机器学习在医疗领域的应用疾病预测药物发现医疗影像分析机器学习的主要类型监督学习无监督学习强化学习常用的机器学习算法线性回归逻辑回归决策树支持向量机随机森林评估和验证训练集

我是小白呀·2023-10-15 22:11

【GA-ACO-RFR预测】基于混合遗传算法-蚁群算法优化随机森林回归预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及数据1概述基于混合遗传算法-蚁群算法优化随机森林回归预测是一种综合利用遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）和蚁群算法（AntColonyOptimization

长安程序猿·2023-10-15 12:41

机器学习——学习路线

Pytorch项目实践二、机器学习1、监督学习线性回归均方差损失推导梯度下降法归一化正则化Lasso回归&岭回归多项式回归线性分类逻辑回归多标签分类交叉熵损失Softmax回归SVM支持向量机决策树剪枝与后剪枝随机森林

Visual code AlCv·2023-10-15 12:08

机器学习实验——使用决策树和随机森林对数据分类

实验要求：使用决策树算法和随机森林算法对income_classification.csv的收入水平进行分类。

LM0729·2023-10-15 02:03

sklearn处理离散变量的问题——以决策树为例

catboost是可以直接指定categorical_columns的【直接进行orderedTS编码】，但是XGboost和随机森林甚至决策树都没有这个接口。

琦子k·2023-10-15 02:24

树模型（2）随机森林

随机森林属于集成学习中bagging算法的延展，所以先来介绍一下集成学习。

湿物男·2023-10-14 21:02

第一章机器学习导学

1.2机器学习的算法1.kNN2.线性回归3.多项式回归4.逻辑回归5.模型正则化6.PCA7.SVM8.决策树9.随机森林10.集成学习11.模型选择12.模型调整1.3

麦兜儿流浪记·2023-10-14 21:53

[机器学习算法]随机森林

单棵树构建的模型往往不够稳定，样本变动很容易引起树结构的变动解决过拟合问题除划分测试集和训练集外依赖于剪枝随机森林原理回顾：元算法从统计学的角度来讲，将模型的性能寄希望于单棵决策树是不稳健的，这意味着它在处

TOMOCAT·2023-10-14 15:50

【机器学习】集成学习(以随机森林为例)

文章目录集成学习随机森林随机森林回归填补缺失值实例：随机森林在乳腺癌数据上的调参附录参数集成学习集成学习（ensemblelearning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法

高朗·2023-10-14 08:19

时间序列预测包含深度学习机器学习

目录介绍时间序列分析基本概念核心概念时间序列预处理特征工程在时间序列预测中的应用常见的时间序列预测方法预测方法的分类概念单变量预测移动平均模型指数平滑简单指数平滑二指数平滑三指数平滑Xgboost模型ARIMA模型随机森林多变量预测

Snu77·2023-10-14 02:47

如何通俗理解最大似然估计

例如：我们可以使用随机森林模型对客户是否取消订阅进行分类（称为客户流失模型）；或者可以使用线性模型来预测公司的收入，具体取决于他们的收入可能会花在广告上（这将是

金朝老师·2023-10-14 01:38

机器学习算法概述

非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类04基于网格的聚类05基于模型的聚类3分类：01逻辑回归02朴素贝叶斯分类器03SVM算法：04KNN05决策树：06随机森林

uuddoop·2023-10-13 22:49

2022-05-04随机森林

通俗易懂的随机森林模型讲解小木希望学园于2018-04-1722:42:09发布41092收藏215分类专栏：数学模型文章标签：随机森林机器学习分类数据挖掘版权数学模型专栏收录该内容8篇文章17订阅订阅专栏通俗易懂的随机森林模型讲解大家好

螃蟹的蚂蚱·2023-10-13 22:22

python：从Excel或者CSV中读取因变量与多个自变量，用于训练机器学习回归模型，并输出预测结果

这些机器学习模型包括但不限于随机森林回归模型（RF）和支持向量机回归模型（SVM）。随后，我们将测试数据集应用于这些模型，进行预测和分析。

_养乐多_·2023-10-13 16:42

回归预测、分类预测、时间序列预测都有什么区别?

常见的回归算法包括线性回归、多项式回归、支持向量回归、随机森林回归等。分类预测：分类预测用于将输入数据分为不同的类别或

XF鸭·2023-10-12 20:16

机器学习小知识--面试得一塌糊涂

机器学习中需要归一化的算法有SVM,逻辑回归，神经网络，KNN,线性回归，而树形结构的不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量分布和变量之间的条件概率，如决策树，随机森林，对于树形结构。

羞儿·2023-10-12 15:45

多元线性回归，BP神经网络，支持向量机，决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM，遗传算法，变量降维与特征选择算法，卷积神经网络，迁移学习，自编码器等在近红外光谱应用

Python入门基础第二章Python进阶与提高第三章多元线性回归及其在近红外光谱分析中的应用第四章BP神经网络及其在近红外光谱分析中的应用第五章支持向量机（SVM）及其在近红外光谱分析中的应用第六章决策树、随机森林

WangYan2022·2023-10-12 06:12

RF-Adaboost分类预测 | Matlab基于随机森林RF的Adaboost分类预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述RF-Adaboost分类预测|Matlab基于随机森林RF的Adaboost分类预测可直接运行注释清晰适合新手小白~自带数据为excel数据，多输入

前程算法屋·2023-10-12 04:55

多元回归预测 | Matlab基于随机森林RF的Adaboost回归预测，RF-Adaboost回归预测，多输入单输出模型

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元回归预测|Matlab基于随机森林RF的Adaboost回归预测，RF-Adaboost回归预测，多输入单输出模型评价指标包括:MAE、RMSE

前程算法屋·2023-10-12 04:25

分类预测 | MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入分类预测

分类预测|MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入分类预测目录分类预测|MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入分类预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-10-12 04:51

机器学习 - 训练集、验证集、测试集

机器学习模型评估指标-ROC曲线和AUC值机器学习算法-随机森林初探（1）机器学习算法-随机森林之理论概述随机森林与其他机器学习方法不同的是存在OOB，相当于自带多套训练集和测试集，自己内部就可以通过OOB

生信宝典·2023-10-11 13:02

机器学习中常见的监督学习方法和非监督学习方法有哪些。

随机森林（RandomFor

买女孩儿的大火柴·2023-10-11 12:27

基于NASA C-MAPSS数据的剩余机械寿命RUL预测，Python代码（添加了非常详细中文注释），线性回归LR、支持向量回归SVR、随机森林回归RF、xgboost模型

1.运行效果：基于NASAC-MAPSS数据的剩余机械寿命RUL预测，Python代码（添加了非常详细中文注释），线性回归LR、支持向量回归SVR、随机森林回归RF、xgb_哔哩哔哩_bilibili2

深度学习的奋斗者·2023-10-10 20:51

Choose your own algorithm

可选的算法如下：knearestneighbors（k最近邻或KNN）:classic,simple,easytounderstandrandomforest（随机森林）adaboost（有时也叫“被提升的决策树

涂大宝·2023-10-10 15:43

RF-Adaboost 基于随机森林的Adaboost的时间序列预测算法，集成学习/增强学习MATLAB程序

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在机器学习领域，时间序列预测一直是一个重要的研究方向。随着大数据时代的到来，时间序列数据的规模和复杂性不断增加，传

matlab科研助手·2023-10-10 13:17

大数据分析案例-基于决策树算法构建信用卡欺诈识别模型

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命

艾派森·2023-10-10 13:47

RF-Adaboost 基于随机森林的Adaboost的时间序列预测算法，集成学习/增强学习MATLAB程序...

其中，RF-Adaboost基于随机森林的Ad

Matlab_数学建模助手·2023-10-10 13:45

机器学习常用算法：随机森林分类

在本文中，我们将关注一个特定的监督模型，称为随机森林，并将演示泰坦尼克号幸存者数据的基本用例。

算法channel·2023-10-08 23:55

Educoder 机器学习之随机森林算法第2关：随机森林算法流程

第2关：随机森林算法流程任务描述本关任务：补充python代码，完成RandomForestClassifier类中的fit和predict函数。请不要修改Begin-End段之外的代码。

南风不竞呀·2023-10-08 23:23

机器学习：随机森林（Random Forest）

随机森林，RandomForest，简称RF，是一个很强大的模型。要研究随机森林，首先要研究决策树，然后再去看RF是怎么通过多颗决策树的集成提高的模型效果。

诚朴求食·2023-10-08 23:52

机器学习：随机森林RF-OBB袋外错误率

原文链接：http://blog.csdn.net/zhufenglonglove/article/details/51785220参数：OBB-袋外错误率构建随机森林的另一个关键问题就是如何选择最优的

alppkk4545·2023-10-08 23:22

机器学习：随机森林

集成学习集成学习（EnsembleLearning）是一种机器学习方法，通过将多个基本学习算法的预测结果进行组合，以获得更好的预测性能。集成学习的基本思想是通过结合多个弱分类器或回归器的预测结果，来构建一个更强大的集成模型。集成学习可以用于分类问题和回归问题。在分类问题中，集成学习将多个分类器的预测结果进行投票或加权组合，最终输出集成模型的预测结果。在回归问题中，集成学习将多个回归器的预测结果进行

fakerth·2023-10-08 23:21

解密人工智能：决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯

文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、决策树2.1优点2.2缺点三、随机森林四、NaiveBayes（朴素贝叶斯）五、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法

春人.·2023-10-07 11:51

终章：模型搭建与评估

然后插入模型，这里选择的是逻辑回归模型和随机森林模型。以逻辑回归模型为例得到训练集和测试集的分数：最后输出模型预测的结果：接下来一步

小憨豆·2023-10-06 21:23

《将博客搬至CSDN》

神经网络实现时序数据预测系列优化PNN神经网络实现时序数据预测系列优化GRNN神经网络实现时序数据预测系列优化LSTM神经网络实现时序数据预测系列优化ELM实现时序数据预测优化系列优化KELM实现时序数据预测优化系列优化RF随机森林实现时序数据预测系列优化

matlab仿真基地工程师·2023-10-06 16:13

机器学习基础之《分类算法（8）—随机森林》

这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测谚语：三个臭皮匠顶个诸葛亮、众人拾柴火焰高二、什么是随机森林1、定义在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定森林

csj50·2023-10-06 15:06

逻辑回归与评分卡

一、概述1.名为“回归”的分类器有不少带“回归”二字的算法，回归树，随机森林的回归，无一例外都是区别于分类算法们，用来处理和预测连续型标签的算法。

Garcia-zhang·2023-10-06 15:32

机器学习笔试面试题——day4

(不像集成学习和其它有步长的学习方法)决策树只有一棵树,不是随机森林。3、假如我们使用非线性可分的SVM目标函数作为最优化对象,我

我们家没有秃头的基因·2023-10-06 12:39

在envi做随机森林_随机森林原理介绍与适用情况（综述篇）

一句话介绍随机森林是一种集成算法（EnsembleLearning），它属于Bagging类型，通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或取均值，使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。

weixin_39928736·2023-10-05 21:18

Python实现随机森林算法(不调用sklearn方法)

前言网上关于随机森林原理介绍的文章或者资料很多，所以我的博客重点不是去详细地介绍随机森林的理论原理或者Bagging和Boosting的原理，也不是去写如何去掉包实现它，而是通过前段时间我自己写随机森林算法时发现网上很多

CquptDJ·2023-10-05 21:17

python实现随机森林（RF）

代码如下：#coding:utf-8importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.preprocessingimport

四面楚歌吾独唱·2023-10-05 21:47

基于随机森林算法的森林生物量反演【Matlab Python】

一、意义以及技术路线估算森林生物量的方法大致可归为以下两种：一是传统估算方法，大多是采用抽样方法获取野外调查数据估算森林生物量，这种方法往往需要较多的人力物力来完成，并且获取的数据不具有空间连续性特征，无法反映环境因子对估算结果的影响；二是遥感技术估算方法，遥感影像波段具有空间连续性特征，且具有宏观、快速以及可重复等特点，为研究森林生物量及其空间分布提供了必要条件，使得估算结果不仅接近实际，而且可

学测绘的小杨·2023-10-05 21:46

Python数据科学基础教程

本文将从以下几个方面对Python数据科学进行讲解：数据准备与预处理：如何进行数据导入、清洗、特征工程等操作；数据探索与可视化：数据量、数据分布、相关性、缺失值分析、变量分布等；数据建模：包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等模型构建及评估

禅与计算机程序设计艺术·2023-10-05 03:22

RandomForestClassifier 与 GradientBoostingClassifier 的区别

RandomForestClassifier（随机森林分类器）和GradientBoostingClassifier（梯度提升分类器）是两种常用的集成学习方法，它们之间的区别分以下几点。

我有明珠一颗·2023-10-04 23:55

【生物信息学】使用HSIC LASSO方法进行特征选择

目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍3.IDE三、实验内容0.导入必要的工具1.读取数据2.划分训练集和测试集3.进行HSICLASSO特征选择4.特征提取5.使用随机森林进行分类

QomolangmaH·2023-10-02 16:42

随机森林原理与Sklearn参数详解

目录1、集成算法概述2、Sklearn中RandomForestClassifier重要参数详解3、Sklearn中RandomForestRegressor重要参数详解4、附录5、总结1、集成算法概述：集成算法的目标是多个评估器建模的结果，汇总后得到一个综合结果，以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。多个模型集成成为的模型叫集成评估器，单个模型叫基评估器。通常说有三种集成算法：装袋法（Bag

易码当先·2023-10-02 15:55

机器学习之随机森林, 2022-06-23

(2022.06.23)概念bagging：booststrapaggregating，多个分类器做预测，且分类器之间并行，投票决定结果；不同分类器k的数据来自对初始数据的有放回采样(samplingwithreplacement)，这样保证了每个分类器得到的数据集不同，呈现随机性；大约有36.8%的数据没有被采样到，这些数据被称为袋外数据Out-of-bag，可以用于测试模型的泛化能力。boos

Mc杰夫·2023-10-01 13:35

第78步时间序列建模实战：随机森林回归建模

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面之前我们以决策树为例子，展示了各种花里胡哨的时间序列建模。从这一期开始，我们继续基于python构建各种机器学习和深度学习的时间序列预测模型。同样，这里使用这个数据：《PLoSOne》2015年一篇题目为《ComparisonofTwoHybridModelsforForecastingtheIncidenceofHemorrhagicFeverwithR

Jet4505·2023-09-30 15:56

决策树与随机森林

1.2决策树和随机森林的概述2.决策树2.1基本定义和概念2.2如何构建一个决策树？

@kc++·2023-09-29 23:37

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