随机森林调参

预测股票走势的ai模型

（LSTM/Transformer）✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源：YahooFinance/AlphaVantage财务分析：PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股：随机森林
roxxo·2025-02-16 17:10

【人工智能-初级】第20章 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化

最近邻算法（KNN）：分类和Python实现【人工智能-初级】第4章用Python实现逻辑回归：从数据到模型【人工智能-初级】第5章支持向量机（SVM）：原理解析与代码实现【人工智能-初级】第6章决策树和随机森林
若北辰·2025-02-09 03:57

Python 实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型

目录Python实现基于QTF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型...1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...2python复制代码#安装必要的库!
nantangyuxi·2025-02-06 02:02

随机森林（Random Forest）预测模型及其特征分析（Python和MATLAB实现）

随机森林（RandomForest）作为一种强大的集成学习方法，因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出，基于决策树这一基本分类模型。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:09

基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析

基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析摘要近年来，随着数字化和信息化的快速发展，越来越多的人开始使用智能手机。
kaka_R-Py·2025-02-03 23:43

Midjourney调参奇遇记：那个让我在甲方面前装X成功的秘密参数

风格化（stylize）–stylize或–s第一章：新手村的惨案上个月，我司新来的实习生小美自信满满地输入了人生第一条Midjourney咒语：“/imagine穿着汉服的猫妖在故宫屋顶喝奶茶--v5”结果蹦出来的图差点让她当场辞职——左边是顶着猫耳的广场舞大妈，右边是故宫屋檐上蹲着的奶茶杯成精。总监瞥了一眼说：“你这AI跑的是《山海经》奶茶广告，还是《走进科学》未解之谜？”就在小美准备打开BO
我:yueda·2025-02-03 01:36

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类：分类算法：支持向量机（SVM）随机森林（RandomForest）逻辑回归（LogisticRegression）朴素贝叶斯
Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

aggr代码 cellranger_单细胞实战(四) Cell Ranger流程概览

总的来说，CellRanger主要的流程有：拆分数据mkfastq、细胞定量count、定量组合aggr、调参reanalyze，还有一些小工具比如mkref、mkgtf、upload、site
龙宫里的乙民·2025-02-02 07:55

深入解析：Python中的决策树与随机森林

其中，决策树和随机森林作为两种强大的算法，在分类和回归任务中表现尤为出色。本文将带领大家深入了解这两种算法在Python中的实现，从基础到实战，逐步揭开它们的神秘面纱。
小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-02-02 04:06

大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）

目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧（最新加入思维链及逆向工程及GPTs）第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
赵钰老师·2025-02-02 01:50

细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估

系列文章目录第一章：Pyhton机器学习算法之KNN第二章：Pyhton机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton
Melancholy 啊·2025-02-01 01:40

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)

5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6
FFMXjy·2025-01-31 22:49

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

该template有许多可调参数（tile因子
HyperAI超神经·2025-01-31 22:43

理解随机森林算法

基本概念随机森林（RandomForest）是一种集成学习算法，它属于机器学习中的监督学习算法。简单来说，它就像是一群“专家”（决策树）在一起讨论并做出决策。
菌菌的快乐生活·2025-01-30 05:32

数据挖掘常用算法模型简介

2.随机森林（Random
大乔乔布斯·2025-01-29 09:36

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

该template有许多可调参数（tile因子
·2025-01-27 22:46

xgboost-spark-scala

今天学习写scala，拿xgboost试一下～先记一下xgboost调参要点：7.xgboost中比较重要的参数介绍（1）objective[default=reg:linear]定义学习任务及相应的学习目标
maokunnn·2025-01-27 15:14

“随机森林”及“混合随机森林和多目标粒子群优化”（RF_MOPSO），以预测目标作为学习方法并分别找到多特征过程的最佳参数（Matlab代码实现）

本文对多目标粒子群优化算法进行系统性的研究，结合随机森林的优势
科研_研学社·2025-01-27 12:56

L8打卡学习笔记

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结
无涯学徒1998·2025-01-26 06:16

论文阅读：DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection（Deepfake模型快速调参）

一、论文信息论文名称：DeepFake-Adapter:Dual-LevelAdapterforDeepFakeDetection作者团队：项目主页：https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter（代码暂未开源）二、动机与创新动机：目前的deepfake检测模型泛化能力差，将其归因于过拟合于低级的伪造模式，现有的deepfake检测方法仅关注低级别的伪
海拉鲁的小厨娘·2025-01-25 16:52

浅谈人群扩展（lookalike）模型

常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算，还有一些机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林，以及深度学习的模型，比如DNN或者Embedding方法。
eso1983·2025-01-25 12:23

R数据分析：多分类问题预测模型的ROC做法及解释

有同学做了个多分类的预测模型，结局有三个类别，做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树，多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的，后面两种模型报告了混淆矩阵，审稿人就提出要统一模型评估指标
公众号Codewar原创作者·2025-01-23 23:11

kaggle入门级竞赛Spaceship Titanic LIghtgbm+Optuna调参

kaggle入门级竞赛SpaceshipTitanic简介数据介绍数据集描述数据字段描述train.csv-约三分之二（~8700）乘客的个人记录，用作培训数据。test.csv-剩余三分之一（~4300）乘客的个人记录，用作测试数据。您的任务是预测Transported该集合中乘客的价值。Sample_submission.csv-格式正确的提交文件。代码分类变量optuna算法简介简介欢迎来到
机器学习司猫白·2025-01-23 20:51

R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）

文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型
生信学习者1·2025-01-22 17:21

python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)

主要演示大致的过程：导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题：①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation
weixin_39849054·2025-01-22 10:57

如何正确学习软件工程

他说：‘‘调参’’。我说你最终的目的是什么呢，他就不说话了。我想说的是，不管你是练习也好、开发也好，做之前一定是有目的的。没有目的的话那便没有了意义，那就没有做的必要。
会振刀的程序员·2025-01-21 08:18

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林
WangYan2022·2025-01-19 14:34

随机森林分类算法原理与实验分析

随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。
ningaiiii·2025-01-18 17:52

Android 高频面试必问之Java基础

常用的JVM调参如下表：|参数|作用描述||—|—||-XX:MetaspaceSize|分配给Metaspace（以字节计）的初始大小。
2401_86022611·2024-09-14 03:45

《机器学习》—— XGBoost（xgb.XGBClassifier） 分类器

文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器与随机森林分类器（RandomForestClassifier）的区别三、XGBoost（xgb.XGBClassifier
张小生180·2024-09-10 06:01

深度学习回归任务训练代码模版

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化(可选)结果预测参考参数设置超参设置：config包含所有训练需要的超参数（便于后续的调参
槐月初叁·2024-09-09 13:17

LightGBM使用

可以参考LightGBM原生/sk接口的常用参数LightGBM使用lightGBM调参所有的参数含义，参考：http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/Parameters.html
透明的红萝卜123·2024-09-08 03:02

XGBoost调参demo（Python）

XGBoost我们用的是保险公司的一份数据#各种库importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsi
妄念驱动·2024-09-06 02:26

加州房价--决策树与随机森林

需要新装包'''decisionTree写在前面要安装http://www.graphviz.org/download/测试是否安装成功dot-version修改环境变量pipinstallgraphviz提示：Successfullyinstalledgraphviz-0.20pipinstallpydotplus'''#===================================im
一把年纪学编程·2024-09-03 10:35

Spark MLlib模型训练—回归算法 Random forest regression

SparkMLlib模型训练—回归算法Randomforestregression随机森林回归(RandomForestRegression)是一种集成学习方法，通过结合多个决策树的预测结果来提升模型的准确性和稳健性
不二人生·2024-09-02 17:54

AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的调参和优化

AI学习指南深度学习篇：门控循环单元的调参和优化引言神经网络在处理序列数据（如文本、时间序列等）方面展现出了强大的能力。
俞兆鹏·2024-09-02 09:05

Python中sklearn实现随机森林RF回归与变量重要性影响程度排序分析

  本文详细介绍在Python中，实现随机森林（RandomForest，RF）回归与变量重要性分析、排序的代码编写与分析过程。
疯狂学习GIS·2024-09-02 04:02

机器学习基础（四）——决策树与随机森林

决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要（一）二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要
Bayesian小孙·2024-08-30 03:43

机器学习 之 决策树与随机森林的实现

机器学习技术，尤其是决策树和随机森林，在解决这类问题时表现出色。本文将介绍随机森林的基本概念，并通过一个具体的案例——筛选垃圾电子邮件——来展示随机森林的实际应用。
SEVEN-YEARS·2024-08-30 03:39

每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

随机森林（Random Forest）VS 提升树（Boosting Trees）

随机森林（RandomForest）和提升树（BoostingTrees）都是常见的机器学习算法，它们都基于决策树，但使用的策略和目标不同。
高大黑白涂鸦·2024-08-27 21:40

代谢组数据分析（十八）：随机森林构建代谢组诊断模型

介绍使用随机森林算法和LASSO特征选择构建了一种胃癌（GC）诊断预测模型。参与者（队列1，n=426）通过随机分层抽样分为发现数据集（n=284）和测试集（n=142）。
生信学习者2·2024-08-27 10:27

人工神经网络通过调整,神经网络怎么调参数

神经网络算法中，参数的设置或者调整，有什么方法可以采用若果对你有帮助，请点赞。神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用
小浣熊的技术·2024-08-27 04:20

电机速度闭环笔记

01-测速原理与调度方式02-tb6612基本电机驱动03-PID编写与上位机调参
NingTD666·2024-08-26 15:50

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()
2401_83977689·2024-08-24 05:50

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

目录实验原理1.信息增益2.增益率3.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree
Better Rose·2024-08-24 03:07

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库
零 度°·2024-08-23 21:26

决策树与随机森林：比较与应用场景分析

决策树与随机森林：比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是机器学习中广泛使用的两种算法，因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型，易于理解和解释。
范范0825·2024-08-23 20:22

随机森林学习笔记概述

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行投票或平均来提高预测性能。随机森林在许多实际应用中表现出了很好的性能，尤其是在分类和回归问题上。
好好学习的不知名程序员·2024-08-22 11:30
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