随机森林调参第5页

代码随想录day31 贪心算法初探

个人理解就像卡哥视频里说的一样，感觉贪心算法确实没什么固定的套路，唯一的思路就是求局部最优解然后推广到全局最优解，但是什么是局部最优解，这个需要慢慢做题来摸索总结，有点像调参，蛮玄学的，纯考脑子455.

nahiyil·2024-01-18 23:31

常见的机器学习算法代码及其Python代码

监督式学习的例子有：线性回归、决策树、随机森林算法、最近邻算法、逻辑回归等。非监督式学习算法这类算法没有任何目标

中年猿人·2024-01-18 01:00

随机森林在信贷风控的应用场景

今天，为大家分享随机森林算法及其应用场景，值得学习一下。随机森林属于集成学习的范畴，是一种采用Bagging策略的算法。它构建并整合了多个决策树来改善模型的预测准确性。

风控小兵突击·2024-01-17 23:58

基于python集成学习算法XGBoost农业数据可视化分析预测系统

文章目录基于python集成学习算法XGBoost农业数据可视化分析预测系统一、项目简介二、开发环境三、项目技术四、功能结构五、功能实现模型构建封装类用于网格调参训练模型系统可视化数据请求接口模型评分0.5

星川皆无恙·2024-01-17 18:39

一文带你了解机器学习算法

1.常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等2.什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好

AAI机器之心·2024-01-17 15:03

SVR， adaboost， MLP， GBDT， XGBOOST， LIGHTGBM以及随机森林模型参数优化+模型训练+shap解释

SVR,MLP,adaboost，GBDT,XGBOOST,LIGHTGBM，随机森林模型参数优化+模型训练+shap解释导入所需要的库及数据处理模型超参数优化拆分训练集和测试集，进行shap解释导入所需要的库及数据处理

sdu_study·2024-01-17 14:18

云层高度方法总结：激光雷达信号反演/遥感数据估计

目录激光雷达数据反演方法用于反演云层高度的记忆式滑动窗口积分算法2008激光雷达探测合肥云层高度方法研究及分析2010用于反演云底高度的峰值面积积分算法-杨成武-2012卫星遥感-基于机器学习基于随机森林算法的

7个隆咚锵·2024-01-17 13:13

python机器学习——分类模型评估 & 分类算法（k近邻，朴素贝叶斯，决策树，随机森林，逻辑回归，svm）

目录分类模型的评估模型优化与选择1.交叉验证2.网格搜索【分类】K近邻算法【分类】朴素贝叶斯——文本分类实例：新闻数据分类【分类】决策树和随机森林1.决策树2.决策树的算法3.代码实现实例：泰坦尼克号预测生死

Perley620·2024-01-17 10:59

betaflight 代码结构

.betaflight代码结构如下表所示betaflight体系结构应用层CMSosd调参FlightfailsafegpsrescuePIDMixer抽象基础功能config飞控配置信息读写以内置flash

shanggl8·2024-01-17 06:19

Matlab 填补缺失数据

：%%填补tianchong.mfunction[mat]=tianchong(SST,SST1)%%这个函数用于对有缺失区域的数据进行填充%输入：%SST待填补的灰度矩阵%SST1模板灰度矩阵%t可调参数

流浪猪头拯救地球·2024-01-17 00:27

SHAP：最受欢迎、最有效的可解释人工智能工具包

例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。

Python数据挖掘·2024-01-16 22:31

互联网加竞赛基于机器学习与大数据的糖尿病预测

Mr.D学长·2024-01-16 21:38

GEE：机器学习分类中每个类别的概率图像可视化

比如在进行随机森林分类时，每个决策树会生成一个类别，通过投票选择票数最多的类别作为最终分类。除了最终分类结果，其他类别的概率是多少？我们不得而知。

_养乐多_·2024-01-16 21:23

[自动驾驶算法][从0开始轨迹预测]：一、坐标系和坐标系变换

回想下自己的学习历程，真正有挑战性的不是模型结构，不是繁琐的训练和调参，而是数据的制作！！！

Way_X·2024-01-16 21:09

17- 梯度提升回归树GBRT (集成算法) (算法)

梯度提升回归树:梯度提升回归树是区别于随机森林的另一种集成方法，它的特点在于纠正与加强，通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。该模型即可以用于分类问题，也可以用于回归问题中。

处女座_三月·2024-01-16 11:05

【深度学习I-基础知识】

深度学习I-基础知识1基础知识1.1模型的基本概念1.2机器学习1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林和梯度提升机1.3深度学习1.3.1张量1.3.2数据批量1.3.3张量运算1.3.4

Dymc·2024-01-16 08:50

机器学习——eXtreme Gradient Boosting（XGBoost）模型实战

I.学习资源XGBoost论文原文XGBoost的解读及对参数解释XGBoost调参方法（若要详细了解可以参考这篇paper，但不一定能打开)(｡ì_í｡)II.实战笔者第一次接触XGBoost,若有写的不对的地方请见谅

Alphoseven·2024-01-16 07:46

KernelSHAP vs TreeSHAP

缺点是它只能用于基于树的算法，如随机森林和xgboost。另一方面，KernelSHAP是模型不可知的(modelagnostic)，这意味着它可以与任何机器学习算法一起使用。

没有人比我更懂暴力算法·2024-01-13 23:36

简单的图像中箭头方向识别

前言：说起图像识别，很多人第一次反应就是机器学习，深度学习，卷积神经网络搞起来这还没完，要有筛选各种模型，调参以及等待模型训练完成等等不仅烦锁，而且一旦结果不理想，那又得是苦逼的调参和漫长的等待（训练完成

卖小麦←_←·2024-01-13 21:43

XTuner 大模型单卡低成本微调实战

XTuner大模型单卡低成本微调实战Finetune简介增量预训练微调指令跟随微调LoRAXTuner介绍功能亮点8GB显存玩转LLMFlashAttentionDeepSpeedZeRO上手操作平台激活环境微调参考教程

桑_榆·2024-01-13 17:16

随机森林调参方法

一、默认参数打印随机森林学习器的默认参数配置：1、bootstrap=True2、criterion='mse'3、max_depth=None4、max_features='auto'5、max_leaf_nodes

Trouville01·2024-01-13 17:28

第一节课笔记——书生·浦语大模型实战营

毕竟让本菜鸡免费学习~~书生·浦语大模型1.大模型系列2.大模型性能全链路开源体系0.开源体系介绍这里部署和评测的位置应该换一换~1.数据2.预训练重点关注预训练和微调的区别3.微调增量续训基本与预训练一致，有监督微调参照

weixin_52626049·2024-01-13 13:03

0基础学习VR全景平台篇第137篇：720VR全景，DJI无人机遥控器调参

这节课以御2为例介绍的是无人机调参步骤一：下载DJIGo4并注册账号步骤二：拿下遥杆并装好，展开遥控天线。将无人机与遥控器相连，选择相应的连接线，将手机连接至遥控器上。

蛙哥有话说·2024-01-13 13:38

【Python机器学习】深度学习——调参

先用MLPClassifier应用到two_moons数据集上：fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_moonsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmglearnimportmatplotlib.pyplotas

zhangbin_237·2024-01-13 12:05

【FastAPI后台API 十】使用Redis

fastapi.tiangolo.com/async/建议要使用FastAPI的人，都看看作者关于异步的描述思路把redis_cli对象挂载到FastAPIapp对象上面，然后在视图函数中使用默认的回调参数

wgPython·2024-01-13 07:40

如何对多元线性回归模型调参？

多元线性回归模型通常不像复杂的机器学习模型那样拥有许多可调节的超参数。然而，仍有一些关键步骤和技巧可以用于优化多元线性回归模型的性能：特征选择移除无关特征：通过分析特征与目标变量的关联度，移除与目标变量关联度低的特征。使用特征选择方法：可以使用基于统计的方法（如逐步回归）来选择重要的特征。处理多重共线性检测多重共线性：使用相关系数矩阵或方差膨胀因子（VIF）来检测特征之间的多重共线性。减少多重共线

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

机器学习系列--R语言随机森林进行生存分析（2）

随机森林（Breiman2001a）（RF）是一种非参数统计方法，需要没有关于响应的协变关系的分布假设。RF是一种强大的、非线性的技术，通过拟合一组树来稳定预测精度模型估计。

天桥下的卖艺者·2024-01-13 03:55

集成学习原理概要 (随机森林, gbdt, XGBoost)

集成学习是一类机器学习算法，主要用于分类和回归任务，基本思想是结合多个弱模型变成一个强模型。本文自网络资料参考整理而来，参考列表在文末。本文重点描述方法原理和基本过程，具体推导请参考文末链接。1.分类决策树基本特征：每个叶子节点是一个决策分类，比如买这件商品或者不买；比如去A商场还是B、C商场。每个中间节点是一个特征的判断。分裂决策：信息增益。遍历每个特征，每种决策（离散变量可以为多扇出，连续变量

Caucher·2024-01-13 02:11

安装 JSBsim 以及与 AirSim 联调

参考以下官方链接安装：https://github.com/JSBSim-Team/jsbsim1.下载三个文件2.安装.deb文件安装在了系统默认的地方3.pipinstalljsbsim在自己想要的虚拟环境中二.联调参考以下官方链接联调

leaf_leaves_leaf·2024-01-12 21:01

基于K-Means聚类算法与随机森林模型评估信贷风险客户【500010101】

项目背景本数据集来自一家德国银行，由加州大学霍夫曼教授于2016年收集整理，每条记录代表了一个接受银行信贷的客户，这也就说明了，这些客户都是通过了贷款申请的，通过可视化分析对数据进行初步探索，并利用聚类分析将客户分为不同的风险群体，由于数据集中缺乏直接的客户贷款风险标签，我们无法直接评估风险分类的准确性，因此，再次采用聚类分析（不考虑客户贷款风险特征），将数据分为四个类别，分类结果与实际相符，可以

神仙别闹·2024-01-12 15:47

【Python机器学习】决策树集成——梯度提升回归树

与随机森林方法不同，梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升回归树中没有随机化，而是用到了强预剪枝。

zhangbin_237·2024-01-12 14:27

【Python机器学习】SVM的优缺点

SVM的另一个缺点是预处理数据和调参都要非常小心，而且SVM模型很难检查，可能很难理解为什么这么预测。SVM的重要参数是C、核的选择以及核的

zhangbin_237·2024-01-12 09:05

【Python机器学习】SVM——调参

下面是支持向量机一个二维二分类数据集的训练结果：importmglearnimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVCplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=FalseX,y=mglearn.tools.make_handcr

zhangbin_237·2024-01-12 09:31

ChatGPT4在Python数据分析、自动生成代码等方面的强大功能丨人工智能领域经典机器学习算法丨热门深度学习方法及Python、PyTorch代码实现方法

同时更加系统地学习人工智能（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，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

小艳加油·2024-01-12 06:37

Python+ChatGPT，Python与ChatGPT结合进行数据分析、自动生成代码、人工智能建模、论文高效撰写等

同时更加系统地学习人工智能（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，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

WangYan2022·2024-01-12 06:02

【机器学习】模型调参工具：Hyperopt 使用指南

机器学习|模型调参工具：Hyperopt使用指南前言1.Hyperopt是什么？

Avasla·2024-01-12 06:31

LightGBM原理和调参

背景知识LightGBM(LightGradientBoostingMachine)是一个实现GBDT算法的框架，具有支持高效率的并行训练、更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以处理海量数据等优点。普通的GBDT算法不支持用mini-batch的方式训练，在每一次迭代的时候，都需要多次遍历整个训练数据。这样如果把整个训练数据装进内存则会限制训练集的大小，如果不装进内存，反复的

沉住气CD·2024-01-12 05:46

随机森林回归（Random Forest Regression）

什么是机器学习随机森林回归（RandomForestRegression）是一种基于集成学习的回归算法，它通过整合多个决策树的预测结果来提高模型的性能和鲁棒性。

草明·2024-01-11 23:57

【学习笔记】Python进行数据清洗

除此之外，up主的缺失值处理是直接用均值进行替代，个人觉得不是很严谨，所以替换成了随机森林算法填补缺失值。需要注意的是，正常的顺序应该

砂锅咸鱼·2024-01-11 23:00

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)。

代码讲故事·2024-01-11 11:59

数据挖掘实战1：泰坦尼克号数据

bb8886·2024-01-11 09:43

Python解析参数的三种方法

我们以机器学习当中的调参过程来进行实践，有三种方式可供选择。

秦玖·2024-01-10 22:27

C/C++回调C# delegate时抛System.NullReferenceException

如果用一个C#类的成员函数作为回调参数传递给C,C++,系统会把C#类的成员函数包装成一个临时的delegate,然后把回调地址传给C,C++.关键问题是这个临时的delegate是没有被引用的，所以在

TADICAN·2024-01-10 19:25

HarmonyOS鸿蒙应用开发——原生与H5通信框架DSBrigde-HarmonyOS

文章目录介绍安装使用原生JavaScript进度回调参考介绍HarmonyOS版的DSBridge，通过本库可以在鸿蒙原生与JavaScript完成交互，相互调用彼此的功能。

H.ZWei·2024-01-10 18:56

XGBoost建模调参-保险赔偿预测模型

第二部分建模过车着重学习如何用XGboost进行建模和调参。基本建模流程：1）读取数据；2）特征理解；3）数据清洗、预处理；4）建立模型；5）模型评估。

Avasla·2024-01-10 10:53

【机器学习】模型参数优化工具：Optuna使用分步指南（附XGB/LGBM调优代码）

常用的调参方式和工具包常用的调参方式包括网格搜索(GridSearch)、**随机搜索(RandomSearch)和贝叶斯优化(BayesianOptimization)**等。

Avasla·2024-01-10 10:50

可视化绘图软件Multi-omics Visual之热图绘制

然而，就这么一个简单的绘图，目前市面上仅有少量的本地可交互的，拥有大量可调参数的工具（在线付费工具除外）进行展示。因此，本推文为了解决用户这一痛点，开发了一个热图绘制功能，通过点击实现精美热图绘制。

WJ的生信小院·2024-01-10 09:44

C2-4.3.1 多个决策树——随机森林

C2-4.3.1多个决策树——随机森林参考链接1、为什么要使用多个决策树——随机森林？

帅翰GG·2024-01-10 06:04

【Python机器学习】决策树集成——随机森林

随机森林本质上是许多决策树的集合，其中每棵树都和其他数略有不同，随机森林背后的思想是：每棵树的预测可能都比较好，但是可能对部分数据过拟合，如果构造很多树，并且每棵预测的都很好，但都以不同的方式过拟合，那么可以对这些树的结果取平均来降低过拟合

zhangbin_237·2024-01-10 06:33

AI量化策略篇一：方向综述

文章目录简述特点传统AI方向循环神经网络(RNN)卷积神经网络(CNN)深度自回归网络（DeepAR）其他长短时记忆网络(LSTM)线性回归模型自回归模型（ARIMA,GARCH）随机森林（RandomForests

李小白杂货铺·2024-01-10 04:08

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