随机森林调参第4页

关于如何选择训练模型中的随机种子

Ontheinfluenceofrandomseedsindeeplearningarchitecturesforcomputervision参考论文：https://arxiv.org/abs/2109.08203v1于是设置随机种子为3407，但是并无效果；寻找办法2：参考文章：【调参侠的修炼笔记

wwqily·2024-01-29 16:13

1.23神经网络框架（sig函数），逆向参数调整法（梯度下降法，链式法则（理解，及处理多层神经网络的方式））

框架输入层隐藏层存在一个阈值，如果低于某一阈值就不激活；高于了就激活输出层逆向参数调整方法初始阶段，随机设置权重值w1,w2依据训练集两个数学方法（梯度下降、链式法则）调参借助两个数学方法当导数为负时，

CQU_JIAKE·2024-01-29 11:15

机器学习_集成学习之Stacking/Blending(以预测结果作为新特征)

文章目录Stacking算法Blending算法集成学习的确强大，从普通的决策树、树的聚合，到随机森林，再到各种Boosting算法，很长见识。

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:00

机器学习_集成学习之偏差和方差

这个思路导出的随机森林、梯度提升决策树,以及XGBoost等算法,都是常用的、有效的、经常在机器学习竞赛

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:29

两轮平衡小车制作保姆式教程（4）——调参保姆级教程

✅作者简介：大家好我是：麦克斯科技，希望一起努力，一起进步！个人主页：麦克斯科技系列专栏：两轮平衡小车制作保姆式教程️非常欢迎大家在评论区留言交流，互相学习！提前声明：博客中给出的代码经过多个项目测试，实测能用，性能稳定，请大家放心使用！前言本系列博客将从硬件到软件详细介绍“如何制作一辆两轮自平衡小车”，笔者毫无保留，以最通俗易懂的语言，以最简单的实现方案，分享自己从0到1制作平衡小车的全过程，相

麦克斯科技·2024-01-29 04:58

无人机调试开源软件

APMPlanner2.0：专为ArduPilot自动驾驶仪设计的调参工具，具备直观的图形界面，简化了复杂的配置过程。用户可以轻松设置飞行模式、电机方向、遥控器映射等，同时实时查看飞行状态。

道亦无名·2024-01-28 22:14

AAAI最佳论文Informer 复现（含python notebook代码）

最初复现的时候大部分都沿用args里的default，后面再尝试改用自己的数据+调参（哈哈至今也无法参透调参的这部分

fluentn·2024-01-28 19:22

机器学习_集成学习之Bagging(集成多个模型，以降低整体的方差)

文章目录Bagging算法——多个基模型的聚合决策树的聚合从树的聚合到随机森林从随机森林到极端随机森林Bagging算法——多个基模型的聚合Bagging是我们要讲的第一种集成学习算法，是BootstrapAggregating

you_are_my_sunshine*·2024-01-28 10:56

【理论篇】Bagging 集成与随机森林

集成算法：Bagging模型集成算法EnsembleLearning的思想通俗解释就是训练一个模型不可靠，那可以训练出一批独立的模型，多个模型一起说了算。通过这样的方式让机器学习的效果更好，这也是为什么我们在竞赛中看到集成算法被普遍使用的原因。集成算法的集成思想多种多样，今天小鱼和大家学习其中的一种集成思想-Bagging模型。Bagging全称为Bootstrapggregation，简单来说就

山药鱼儿·2024-01-28 00:24

vue3预览pdf文件的几种方法

文章目录vue3预览pdf集中方法方法一：方法二：展示效果：需要包依赖：代码：方法三：展示效果：需要包依赖：代码：自己调参数，选择符合自己的vue3预览pdf集中方法方法一：iframe：这种方法显示有点丑方法二

夜空孤狼啸·2024-01-27 12:05

8 个Python库！提高数据科学工作效率

例如，对于随机森林分类器，可能想要测试几个不同的树的最大深度。GridSearchCV会提供每个超参数的所有可能值，并

人帝·2024-01-27 11:39

互联网加竞赛基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类

3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps部分3.41max部分3.5concat1max部分3.6关键代码4实现效果4.1测试英文情感分类效果4.2测试中文情感分类效果5调参实验结论

Mr.D学长·2024-01-27 09:25

机器学习周记（第二十周：文献阅读-TCN and LSTM）2023.12.4~2023.12.10

本周也针对论文模型进行了简单的复现，预测结果并不非常准确，仍需进一步优化和调参。ABS

Slender2001·2024-01-27 08:12

机器学习 | Python算法XGBoost

下面是一些常用的XGBoost算法调参技巧：学习率（learningrate）：学习率控制每个回归树（boostinground）对最终预测结果的贡献程度。

天天酷科研·2024-01-27 07:22

通过随机森林将弱分类器集成为强分类器

直观上，随机森林可以视为多颗决策树的集成。

小小杨树·2024-01-27 04:09

Lesson 9.2 随机森林回归器的参数

文章目录一、弱分类器的结构1.分枝标准与特征重要性2.调节树结构来控制过拟合二、弱分类器的数量三、弱分类器训练的数据1.样本的随机抽样2.特征的随机抽样3.随机抽样的模式四、弱分类器的其他参数在开始学习之前，先导入我们需要的库。importnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportmatplotlibasmlpimportseabornassnsimp

虚心求知的熊·2024-01-26 17:25

Python案例分析：使用LightGBM算法、随机森林、五折交叉验证进行分类预测

1、数据导入importpandasaspdimportnumpyasnpimportwarningsfromimblearnimportunder_sampling,over_samplingfromimblearn.over_samplingimportSMOTEwarnings.filterwarnings('ignore')pd.options.display.max_columns=No

rubyw·2024-01-26 17:49

机器学习——随机森林原理及Python实现

目录一、理论1.随机森林介绍1.1随机森林中“树”的生成2、RandomForest优缺点2.1.优点2.2.缺点3.随机森林分类效果（错误率）的影响因素：4袋外错误率（ooberror）二、实战1.代码实现流程

qq_27758151·2024-01-26 17:17

python：使用sklearn库的KFold模块进行随机森林十折交叉验证

作者：CSDN@_养乐多_本文记录了使用sklearn库的KFold模块进行随机森林十折交叉验证的代码。

_养乐多_·2024-01-26 17:11

R机器学习mlr3：超参数调优

很多人戏称调参的过程就像是"炼丹"！确实差不多，而且很多时候你调整后的结果可能还不如默认的结果好！这就好比打游戏，"一顿操作猛如虎，一看战绩0比5"！

医学和生信笔记·2024-01-26 15:28

#算法#如何手撸自己的模型，培养思维看这一篇就够了！

模型如何做出来的一般步骤是的，一般情况下，选择模型架构后需要进行调参，并在训练过程中生成最终的模型。调参是为了优化模型的性能，确保模型能够在给定任务上表现良好。

向日葵花籽儿·2024-01-26 11:52

我们是如何测试人工智能的（二）数据挖掘篇

前言数据决定模型的上限，而算法调参只是尽量的帮你逼近那个上限，建模工程师80%的时间都是在跟数据打交道，国内在AI上的发展与国外最大的差距不是在算力上，而是高质量的数据。

孙高飞·2024-01-26 10:32

vue3 watch理解

监听变化vue3版本watch(1,2,3)接收三个参数第1个参数需要监听的数据第2个参数是监听的回调参数回调里常用的两个参数,(一,二)=>{第一个参数是新值,第二个参数是旧值其实还有第三个参数是个函数清除副作用

前端专业写bug·2024-01-26 10:36

MWORKS.Syslab 如何统一 Julia、C/C++、Python 乃至 MATLAB —— 解密多语言统一的底层机制

年轻理科生们的口中逐渐出现了诸如“调参侠”“调包小子”“炼丹师”等新潮的调侃词语，这些来自机器学习/深度学习领域的“梗”在社交网络中逐渐扩散，让人们不禁感叹科学计算已经成为了炙手可热的“显学”。

同元软控·2024-01-26 07:57

机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)

文章目录KNNSVM朴素贝叶斯决策树随机森林KNN“近朱者赤，近墨者黑”可以说是KNN的工作原理。

you_are_my_sunshine*·2024-01-26 06:25

装装更健康-点评训练营95

符号互动论强调参与社会互动的人要站在他人的角色立场去了解如何看待自己，这

唐铭含·2024-01-26 06:51

【Kaggle】泰坦尼克号生存预测 Titanic

文章目录前言案例背景数据集介绍加载数据集探索性数据分析（EDA）可视化特征和目标值之间关系缺失值分析数据预处理数据清洗缺失值处理去除噪声并且规范化文本内容数据转换数据划分建模逻辑回归模型决策分类树模型随机森林模型梯度提升树模型预测

撕得失败的标签·2024-01-26 04:24

基于中文垃圾短信数据集的经典文本分类算法实现

本文基于中文垃圾短信数据集，分别对比了朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林、SVM、LSTM、BiLSTM、BERT七种文本分类算法的垃圾短信分类效果。

fufufunny·2024-01-25 22:54

排序算法经典模型: 梯度提升决策树（GBDT）的应用实战

Boosting训练与预测二、梯度增强的思想核心三、如何构造弱学习器和加权平均的权重四、损失函数五、梯度增强决策树六、GBDT生成新特征主要思想构造流程七、梯度增强决策树以及在搜索的应用7.1GDBT模型调参

数据与后端架构提升之路·2024-01-25 07:49

绝地求生游戏最终排名预测--数据分析实战

博客资源有该分析所用数据知识点数据读取与预览数据可视化构建随机森林预测模型绝地求生介绍相信很多都玩过绝地求生这款游戏，其游戏规则主要是将100名玩家空手被扔到一个岛上，这些玩家必须探索、寻找、消

HHAoW·2024-01-24 18:20

通俗科普文：贝叶斯优化与SMBO、高斯过程回归、TPE（附新书）

作为一种重要的基于先验的调参/策略选择技术，贝叶斯的应用范围也很广。

科技州与数据州·2024-01-24 18:46

随机森林（Random Forest）

随机森林随机森林是决策树的升级版随机指树的生长过程随机。构建决策树时，从训练数据中有放回地选取一部分样本，且随机选取部分特征进行训练。

Sanchez·J·2024-01-24 18:12

【机器学习】机器学习8大调参技巧！

今天给大家一篇关于机器学习调参技巧的文章超参数调优是机器学习例程中的基本步骤之一。该方法也称为超参数优化，需要搜索超参数的最佳配置以实现最佳性能。

风度78·2024-01-24 16:55

Scikit-Learn 中级教程——集成学习

在本篇博客中，我们将深入介绍Scikit-Learn中的集成学习方法，包括Bagging、Boosting和随机森林，并使用代码进行说明。

Echo_Wish·2024-01-24 11:38

随机森林中每个树模型分裂时的特征选取方式

随机森林中每个树模型分裂时的特征选取方式随机森林中每个树模型的每次分裂都是基于随机选取的特征子集进行分裂的。

今天也要加油丫·2024-01-23 07:31

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (I)

-牛顿法III.再到列文伯格-马夸尔特法1.列文伯格-马夸尔特法的由来2.列文伯格-马夸尔特法的说明说明一.迭代方向说明二.近似于带权重的梯度下降法说明三.近似于高斯-牛顿法3.列文伯格-马夸尔特法的调参拟合程度评估以近似拟合视角调参以表现特性视角调参调参算法

wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:02

机器学习-随机森林【手撕】

随机森林集成学习算法概述集成学习不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果，基本上现在的所有机器学习都能看到集成学习的身影目标综合考虑多个弱评估器的结果，综合得到最终的结果

alstonlou·2024-01-23 00:24

《机器学习》客户流失判断-python实现

实现读取数据并初步了解导入宏包读取数据查看数据类型检查缺失值描述性统计分析可视化分析用户流失分析特征分析任期年数与客户流失的关系：服务类属性分析特征相关性分析数据预处理类别编码转换划分训练数据与测试数据归一化处理模型建立逻辑回归支持向量机（SVM）K近邻（KNN）XGBoost-贝叶斯搜索超参数调优随机森林

汐ya~·2024-01-22 09:44

基于朴素贝叶斯的文本分类系统的设计与实现

基于决策树/随机森林的预测和分类系统：这些算法直观且容易理解，具备良好的解释性，很多复杂的问题也可以用这类方法解决。例如，预测公司的员工流失、信贷风险评估等。基于k近邻(k

@斯里·2024-01-22 06:38

Kaggle之旅3

Kaggle之旅3文章目录Kaggle之旅3前言一、PredictsurvivalontheTitanicandgetfamiliarwithMLbasics二、开始1.基础知识构造随机森林的4个步骤2

旻璿gg·2024-01-22 01:45

认识二叉树

王有志，一个分享硬核Java技术的互金摸鱼侠加入Java人的提桶跑路群：共同富裕的Java人今天我们要学习的是你编程生涯中不可避免的话题–树，无论是二分搜索树，红黑树，B+树，还是机器学习中的决策树和随机森林

技术范王有志·2024-01-21 20:05

支付功能的实现

1.1表单跳转前端点击提交支付，请求后端支付接口支付接口通过阿里api生成表单信息返回给前端页面同步回调，异步回调参数请求参数：总金额，外部订单号公共参数：公钥私钥，签名类型前端页面根据表单信息跳转支付宝前端页面

一路向北看星晴·2024-01-21 00:40

决策树在商业保险中的应用

数据清洗3.1删除不需要的列3.2拆分训练集和测试集3.3空值填充3.3.1对训练集数据进行填补3.3.1对测试集数据进行填补3.4数据编码四、建立决策树模型4.1没有进行任何参数设置的决策树模型4.2调参

哆啦A梦呀·2024-01-20 17:23

【python】数据挖掘分析清洗——特征选择（特征筛选）方法汇总

目录前言一、过滤法1.1基于方差1.2相关系数二、包裹式2.1随机森林2.2XGBoost重要性分析2.3SFS序列前向选择算法（SequentialForwardSelection）三、嵌入式3.1SVC

程序员老冉·2024-01-20 16:41

2019年12月24日

但是这台机器跑深度学习算法本身就很花时间，于是今天就试着在缩短时间开销的情况下调参，比如把双向网络变回单向的、用只需要维护一个权重矩阵的SimpleRNN代替三倍代价的GRU等等……最后结果也不好说怎样

真昼之月·2024-01-20 11:13

集成学习算法（Bagging 思想、Boosting思想）及具体案例

参与组合的模型称为弱学习器1、Bagging思想有放回的抽样（booststrap抽样）产生不同的训练集，从而训练不同的学习器；通过平权投票、多数表决的方式决定预测结果；弱学习器可以并行训练代表算法：随机森林概述

小林打怪中·2024-01-20 02:52

Python数据分析案例37——基于分位数神经网络(QRNN)的汇率预测

之前写过分位数随机森林，分位数XGboost，分位数Lightgbm的文章：Xgboost和Lightgbm结合分位数回归(机器学习与传统统计学结合)本次带来一个小案例，分位数神经网络，神经网络是最简单的

阡之尘埃·2024-01-19 14:09

机器学习（一）—— 简介

参考书籍《机器学习和深度学习：原理、算法、实战》文章目录1工业界流行的机器学习算法2机器学习3深度学习4预备知识5监督学习与无监督学习1工业界流行的机器学习算法线型回归逻辑回归决策树随机森林梯度提升机人工神经网络卷积神经网络循环神经网络贝叶斯技术支持向量机进化方法马尔可夫逻辑网络隐马尔可夫模型生成对抗网络

奶盖加芝士·2024-01-19 10:15

6、机器学习之随机森林

使用更复杂的机器学习算法。本课程所需数据集夸克网盘下载链接：https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码：uDzP文章目录1、简介2、实例3、结论1、简介决策树给你留下了一个困难的选择。一个深度很大、有很多叶子的树会因为每个预测都来自其叶子上仅有的几个房屋的历史数据而过拟合。但是一个浅树，叶子较少，表现会较差，因为它未能捕捉原始数据中的许多细微差异。即使是今天最先进

AI算法蒋同学·2024-01-19 10:07

GEE：面对对象（斑块/超像素）尺度的随机森林回归预测教程

作者：CSDN@_养乐多_本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行面向对象随机森林回归的方法和代码。

_养乐多_·2024-01-19 04:51

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