随机森林调参第3页

梯度提升树系列1——梯度提升树（GBDT）入门：基本原理及优势

1.2.3集成预测2.GBDT的优势2.1高精度预测能力2.2对各种类型数据的适应性2.3在数据不平衡情况下的优势2.4鲁棒性与泛化能力2.5特征重要性评估2.6高效处理大规模数据3.与其他算法的比较3.1与随机森林的比较

theskylife·2024-02-05 13:04

（4）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-回归、分类模型汇总

codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621https://codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621本篇主要介绍决策树、随机森林

代码骑士·2024-02-05 13:59

2024美赛E题成品论文30页+完整数据集+配套代码+答疑

其次，我们通过随机森林回归模型探讨了社区建筑物抗灾能力的关键特征。针对可能不适合承保的社区，我们提出了灾害准备计划、文化财产保护等建

2023数学建模国赛比赛资料分享·2024-02-05 13:17

TensorFlow 基础学习 - 4 (重点是调参)

准备数据!wget--no-check-certificate\https://storage.googleapis.com/laurencemoroney-blog.appspot.com/horse-or-human.zip\-O/tmp/horse-or-human.zip该目录下又分别包含horses和humans子目录。简而言之：训练集就是用来告诉神经网络模型"这就是马的样子"、"这就是

叉叉敌·2024-02-05 10:19

卷积神经网络之优化参数(人马分类)

目录一.优化参数的三个方法1.手动修改2.for循环调参3.KerasTunner自动调参工具介绍1.安装2.准备训练数据和加载的库3.创建HyperParamete

the sourth wind·2024-02-05 10:48

卷积神经网络之优化参数(剪子包袱锤)

目录一.优化参数的三个方法1.手动修改2.for循环调参3.KerasTunner自动调参工具介绍1.安装2.准备训练数据和加载的库3.创建HyperParameters对象以及模型生成函数4.创建Hyperband

the sourth wind·2024-02-05 10:48

CNN应用Keras Tuner寻找最佳Hidden Layers层数和神经元数量

通过使用KerasTuner，您可以更轻松地优化模型的性能，节省调参的时间和精力。数据：fromtensorflow.kera

取名真难.·2024-02-05 10:09

数据分析：当当网书籍数据可视化分析

专栏案例：《数据可视化分析》数据分析：某电商优惠卷数据分析数据分析：旅游景点销售门票和消费情况分析数据分析：消费者数据分析数据分析：餐厅订单数据分析数据分析：基于随机森林

i阿极·2024-02-05 04:57

随机森林回归器

文章目录前言一、重要参数criterion二、重要属性和接口三、随机森林回归用法总结前言所有的参数，属性与接口，全部和随机森林分类器一致。

功夫大笨鲨·2024-02-04 23:32

随机森林回归参数详解

随机森林回归参数详解类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构

今天也要加油丫·2024-02-04 23:32

集成学习Bagging方法（随机森林实现巨简代码实现）

bagging算法思想bagging集成当中、通常是并行建立多个弱评估器（通常是决策树），综合多个弱评估器的结果，按照少数服从多数的思想进行结果筛选。准备工作、导入库importnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportmatplotlibasmlpimportseabornassnsimportre,pip,conda版本sklearn1.0.1ma

恒c·2024-02-04 23:31

随机森林超参数的网格优化（机器学习的精华--调参）

随机森林超参数的网格优化（机器学习的精华–调参）随机森林各个参数对算法的影响影响力参数⭐⭐⭐⭐⭐几乎总是具有巨大影响力n_estimators（整体学习能力）max_depth（粗剪枝）max_features

恒c·2024-02-04 23:31

随机森林回归器的参数详解

整体参数分类类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构criterion,max_depth,min_samples_split,min_samples_leaf,min_weight_fraction_leaf,max_leaf_nodes,min_i

恒c·2024-02-04 23:01

XGBoost和LightGBM的参数以及调参

我们所说的调参，很这是大程度上都是在调整booster参数。学习目标参数：控制训练目标的表现。我们对于问题的划分主要体现在学习目标参数上。比如我们要做分类还是回归，做二分类还是多分类

噶噶~·2024-02-04 21:45

从决策树到随机森林再到GBDT，模型是怎么优化的？

但是随机森林和GBDT的模型往往能能获得比决策树更优的模型结果，难道说信息增益理论并不能得到最大的信息量吗？首先我们来看为什么随机森林能够获得比单棵树更优的结果。

噶噶~·2024-02-04 21:45

XGboost常见特征处理及其他问题

（1）形式上Bagging：基本学习器之间不存在强依赖关系、必须并行生成的序列化方法；例如：随机森林bagging主要关注降低方差Boosting：基本学习器间存在强依赖关系、可

噶噶~·2024-02-04 21:14

2024数学建模美赛B题参考思路+代码+论文

在此背景下，本文主要研究了在大雾情况下能见度主要影响因素和诸多估计方法，对给定数据进行了细致处理，并综合运用主成分分析、多元回归分析、预训练模型图像特征提取、随机森林深度学习算法、LSTM神经网络、摄像机标定算法等统计与算法

2024数学建模·2024-02-04 11:22

2024美赛选题建议+ABCDEF思路分享

需要去找到合适的数据对物种发展规律进行研究，结合生态学原理和动力学理论，建立描述种群、资源、环境之间相互作用的动态模型，比如说生存分析、Lotka-Volterra竞争模型，但如果使用常见的机器学习模型如神经网络、随机森林等可以用来预测种群数量和性比

建模忠哥小师妹·2024-02-04 11:19

GEE随机森林法报错user memory limit exceeded!

最近基于GEE平台进行随机森林法监督分类，但是总是报同一个错：ERROR：usermemorylimitexceeded!

国家一级保护咸鱼·2024-02-04 09:18

vue3 之组合式API—computed

computed计算属性函数计算属性基本思想和Vue2的完全一致，组合式API下的计算属性只是修改了写法核心步骤：导入computed函数执行函数在回调参数中return基于响应式数据做计算的值，用变量接收

jiojio在学习勒·2024-02-04 07:28

机器学习 | 如何利用集成学习提高机器学习的性能？

目录初识集成学习Bagging与随机森林OttoGroupProduct(实操)Boosting集成原理初识集成学习集成学习（EnsembleLearning）是一种通过组合多个基本模型来提高预测准确性和泛化能力的机器学习方法

亦世凡华、·2024-02-04 06:23

人工智能深度学习发展历程-纪年录

时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络，序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001随机森林

犟小孩·2024-02-03 19:37

shap，一个神奇的 python 库

SHAP库特别适用于解释复杂的机器学习模型，如随机森林、梯度增强机和深度神经网络。为什么可解释性很重要？可解释性在机器学习中至关重要，主要是因为：‍‍模型透明度

Python_P叔·2024-02-03 14:33

计算机视觉-风格迁移

这个过程的复杂程度不亚于模型调参。如何使用卷积神经网络，自动将一个图像中的风格应用在另一图像之上，即风格迁移（styletransfer）。这里我们需要两张输入图像：一张是内容图像，另一张是风格图像。

白云如幻·2024-02-03 09:44

机器学习-线性回归【手撕】

决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans的目标根本不是求解出标签，注意加以区别。

alstonlou·2024-02-03 07:23

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging

ixtgtg·2024-02-03 07:51

2019-12-04

那么可以把这个问题看做预测问题，也可以看做是分类问题，那么就引入了随机森林的概念，随机森林由多颗决策树组

Yanic·2024-02-02 21:41

关于element-ui 下拉框select 编辑弹窗打开时触发change事件解决方法思路

flag=0不执行change过后flge++提交按钮flag=02:阅读官方文档发现el-select有个叫visible-change的事件是根据下拉框打开关闭触发的此函数里面传递两个参数（第一个为回调参数

猴小七儿·2024-02-02 19:50

Linux内核和系统调参 /proc

一、【写在前面】网络调优参数通常是通过修改系统内核参数来实现的，它们控制了网络协议栈的行为，以优化网络性能和稳定性。这些参数主要存储在/proc/sys/net/和/proc/sys/目录下，这篇文章先介绍/proc下面的常见路径。当然我们也可以修改/etc/sysctl.conf文件，区别是1..conf不是实时修改，需要sysctl-p生效2./proc不是持久保存3.都需要超管权限二、【正式

尊贵的架构师·2024-02-02 16:29

新书速览|Python数据科学应用从入门到精通

系统教授数据科学与Python实战，涵盖线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网本书内容随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速发展，数据科学在各行各业得到广泛的应用。

全栈开发圈·2024-02-02 12:47

【NLP】Datawhale-AI夏令营Day6-7打卡：大模型

夏令营（第三期），我参与了深度学习实践-NLP（自然语言处理）方向⭐️作为NLP小白，我希望能通过本次夏令营的学习实践，对NLP有初步的了解，学习大模型，动手完成NLP项目内容，同时通过社区交流学习，提升调参优化等能力

不雨_亦潇潇·2024-02-02 07:51

基于RF算法的侧信道攻击方法研究

摘要目前,随机森林（RF）算法在侧信道分析领域的潜力还没有得到充分利用。

罗伯特之技术屋·2024-02-01 21:18

集成学习-随机森林总结

随机森林集成学习的核心思想是将若干个个体学习器以一定的策略结合起来,最终形成一个强学习器,以达到博采众长的目的.集成学习有两个流派，一个是boosting，特点是各个弱学习器之间有依赖关系；一个是bagging

大鳄鱼小鳄鱼·2024-02-01 19:19

直流编码电机双闭环（速度+角度）控制

目录1、PID框图2、pid控制器的表达式3、传感器数据获取4、硬件设计5、工程配置6、软件部分程序配置7、调参过程记录本文已更新，加上曲线调试，更好效果，更多内容，详情：编码电机PID调试（速度环|位置环

桃成蹊2.0·2024-02-01 17:51

AI业务场景应用和AI专业能力，哪个更有市场？

业务场景应用，主要集中在AI技术向业务转化的价值体现，其对AI技术本身只是做单纯的应用和调参，更多的工作内容是在如何利用AI服务业务，比如智能客服，研究的是客服流程再造和优化，而非NLP本身。

神侃·2024-02-01 16:23

故障诊断 | 一文解决，RF随机森林的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，RF随机森林的故障诊断（Matlab）模型描述随机森林（RandomForest）是一种集成学习（EnsembleLearning）方法，常用于解决分类和回归问题。

机器学习之心·2024-02-01 14:59

2023年 MCM美赛 C题 Wordle预测问题求解！

HHHTTY-·2024-02-01 10:08

Yolov8_obb（prob loss) 基于anchor_free的旋转框目标检测，剪枝，跟踪（ByteTracker）

_obb（probloss)基于anchor_free的旋转框目标检测，剪枝，跟踪（ByteTracker）效果好于yolov5，并能在小数据集上大幅度超越v5的结果，不过针对不同的数据集需要进行一些调参

早茶和猫·2024-02-01 09:48

【免费分享】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断

MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林

科研工作站·2024-02-01 02:03

乱调参数试错的生物科技

就是针对那个肥胖基因提高作物产量的文章，有人说，感觉像是一个新手码农，面对一份庞大又复杂的、完全看不懂的代码，乱调参数。

立工丁·2024-01-31 22:47

大数据分析案例-基于随机森林算法构建电影票房预测模型

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大数据分析案例-基于随机森林算法的商品评价情感分析大数据分析案例

艾派森·2024-01-31 15:32

如何提高图像分类准确率？

或者说我们在漫长而苦恼的调参过程中到底调的是哪些参数。。。所以，我花了一部分时间在公开数据集CIFAR-10[1]上进行探索，来总结出一套方法能够快速高效并且有目的性地进行网络训练和参数调整。

Steven_ycs·2024-01-31 14:57

[Python] 什么是集成算法，什么是随机森林？随机森林分类器（RandomForestClassifier）及其使用案例

什么是集成算法？集成算法是一种机器学习方法，它将多个基本的学习算法（也称为弱学习器）组合在一起，形成一个更强大的预测模型。集成算法通过对基本模型的预测进行加权平均或多数投票等方式，来产生最终的预测结果。集成算法的核心思想是通过结合多个弱学习器的预测结果，可以提高预测的准确性和鲁棒性。弱学习器通常是指单一的学习算法，它们可能在某些情况下预测准确率较低，但通过集成可以弥补其不足。集成算法主要分为两类：

老狼IT工作室·2024-01-31 00:25

多线程实现批量更新

开启线程池，针对集合的大小进行调参，

c_gentle·2024-01-30 23:54

为什么使用一堆决策树（随机森林）

降低方差:通过集成多个决策树，随机森林可以降低模型的方差，提高模型的稳定性和泛化性能。减少过拟合风险:随机森林通过对每个决策树进行随机特征选择和自助采样，减少了每个决策树过拟合的风险。

Recursions·2024-01-30 14:49

两个五层决策树和一个十层决策树的区别

随机森林的弹性:随机森林中的多个决策树是相互独立构建的，因此两个五层决策树和一个十层决策树之间的区别可能在于它们对训练数据的不同学习。这种弹性有助于模型更好地适应不同的数据模式。

Recursions·2024-01-30 14:18

PyTorch2ONNX-分类模型：速度比较（固定维度、动态维度）、精度比较

图像分类模型部署:PyTorch->ONNX1.模型部署介绍1.1人工智能开发部署全流程step1数据数据采集定义类别标注数据集step2模型训练模型测试集评估调参优化可解释分析step3部署手机/平板服务器

Le0v1n·2024-01-30 07:08

随机森林和决策树区别

随机森林（RandomForest）和决策树（DecisionTree）是两种不同的机器学习算法，其中随机森林是基于决策树构建的一种集成学习方法。

Recursions·2024-01-30 06:13

对于已交付(客户流失预警)模型的模型可解释LIME

目录介绍：数据：数据处理：随机森林建模：LIME例一：例二：介绍：LIME(LocalInterpretableModel-agnosticExplanations)是一种解释机器学习模型的方法。

取名真难.·2024-01-30 06:04

建模调参笔记

XGBOOST笔记：#常规参数gbtree树模型做为基分类器（默认）gbliner线性模型做为基分类器silentsilent=0时，不输出中间过程（默认）silent=1时，输出中间过程nthreadnthread=-1时，使用全部CPU进行并行运算（默认）nthread=1时，使用1个CPU进行运算。scale_pos_weight正样本的权重，在二分类任务中，当正负样本比例失衡时，设置正样本

KingsleyLin·2024-01-30 01:29

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