随机森林Python实践第4页

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

项目分享：机器学习电影票房分析与预测系统

采用多元线性回归模型、决策树回归模型、Ridgeregression岭回归模型、Lassoregression岭回归模型和随机森林回归模型实现票房的

switch_mooood·2024-01-10 03:49

Spark中的二分类与多分类问题的解决

在Spark中，可以使用不同的机器学习算法来解决二分类问题，例如逻辑回归、随机森林和支持向量

晓之以理的喵~~·2024-01-09 11:00

决策树与随机森林

决策树是一个预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习，通俗说就是决策树。它的每一个叶节点对应着一个分类，非叶节点对应着在某个属性上的划分。决策树的标准好坏可以用一个标准定义：基尼系数当下标准的不确定程度就是所有

爱静的龙猫·2024-01-08 22:17

大数据分析案例-基于LinearRegression回归算法构建房屋价格预测模型

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·2024-01-08 07:45

随机森林（Random Forest）

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来提高模型的性能和鲁棒性。随机森林在每个决策树的训练过程中引入了随机性，包括对样本和特征的随机选择，以提高模型的泛化能力。

草明·2024-01-08 03:02

geemap学习笔记019：监督分类与精度验证（上）

GEE中的监督分类方法主要是包括以下几种，包括决策树、随机森林(RF)、贝叶斯、支持向量机(SVM)等。监督分类主要是包括以下几个步骤：(1)收集数据，包括待分类的影像数据以

静观云起·2024-01-07 19:22

【Python机器学习】基于随机森林全球经济危机预测

随机森林作为一种强大的集成学

Zouia Gail(修行中)·2024-01-07 16:20

分类3：机器学习处理read-wine（红酒）数据集代码

目录1介绍2导入常用的工具箱3导入数据集4MinMaxScaler归一化5分别使用svm、knn、决策树、随机森林进行实验6使用PCA降维，然后使用随机森林进行分类7GridSearchCV调整rf的参数

王小葱鸭·2024-01-07 03:04

西瓜书读书笔记整理（八） —— 第八章集成学习

集成不同类型的个体学习器8.1.4集成学习的分类（根据生成过程分类）8.2Boosting8.2.1算法概述8.2.2算法总体过程8.2.3AdaBoost算法8.3Bagging与随机森8.3.1Bagging8.3.2随机森林

smile-yan·2024-01-06 18:25

时间序列分析：ARIMA 模型（Python实践）

全文共25000余字，预计阅读时间约50~83.33分钟|满满干货，建议收藏！这里写目录标题1.ARIMA模型的由来2.ARIMA模型的基本概念2.1ARIMA模型的基本思想2.2ARIMA模型的数学表达式3.差分过程（I）的详解3.1什么是差分3.2差分的阶数3.3什么是滞后3.4滞后差分（多步差分）3.5使用差分消除数据波动3.6概念总结4.ARIMA(p,d,q)模型的参数选择4.1p和q到

艽野尘梦better·2024-01-06 10:04

机器学习大作业

文章目录这是机器学习的一个大作业，主要用到了逻辑斯蒂算法、KNN算法、随机森林算法。数据集是糖尿病的数据集。

浪漫的诗人·2024-01-06 10:46

Sklearn之随机森林

一：定义随机森林是一个包含多棵决策树的分类器，其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。在Sklearn库中，随机森林包含：随机森林分类、随机森林回归两种。

steven_moyu·2024-01-06 05:07

机器学习算法分类

监督学习目标值：类别--分类问题目标值：连续型的数据--回归问题分类模型k近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归,SVM,回归模型线性回归，岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程

学了忘了学·2024-01-06 01:40

【Python实践】使用Python编写AMQP协议客户端和服务端

使用Python编写AMQP协议客户端和服务端1.问题描述用户场景，用户通过AMQP协议订阅我的消息，然后我把消息发送给用户。从而实现发布订阅的模式。使用python做个demo2.最佳答案（详细解答可以往下看）安装Python包管理器pip（如果您的系统中没有安装pip的话）。安装amqpstorm包，它是一个用于AMQP协议的Python客户端。您可以使用以下命令在命令行中安装amqpstor

GokuCode·2024-01-05 18:53

随机森林 3（代码）

通过随机森林1和随机森林2的介绍，相信大家对理论已经了解的很透彻，接下来带大家敲一下代码，不懂得可以加我入群讨论。

-麦_子-·2024-01-05 17:18

2023APMCM亚太数学建模C题 - 中国新能源汽车的发展趋势（1）

摘要本文主要研究了中国新能源汽车的影响及其发展趋势，利用皮尔逊相关系数和多元线性回归研究了影响中国新能源汽车发展的主要因素；用ARIMA时间序列对未来十年新能源做出一定预测；建立随机森林回归模型对新能源汽车对全球传统汽车的影响进行了分析

想找对象的椰子在写文章·2024-01-05 12:34

2023APMCM亚太数学建模C题 - 中国新能源汽车的发展趋势（3）

由于数据集可能略大，而在处理复杂问题、大量特征和大规模数据集时神经网络，支持向量机算法，随机森林算法等均表现出色，考虑到当数据集中有多个特征，且特征之间的关系复杂时，随机森林处理效果更佳，故我们收集一定新能源汽车的相关

想找对象的椰子在写文章·2024-01-05 12:30

【Python机器学习系列】建立逻辑回归模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型

数据杂坛·2024-01-05 12:22

【Python机器学习系列】建立支持向量机模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型

数据杂坛·2024-01-05 12:47

随机森林（random forest）

1.随机森林基本思想Bagging+决策树作为basemodel+每个决策树权重为1+Boostrap有放回的采样2.决策树采用投票的方式。

海滩上的那乌克丽丽·2024-01-05 05:59

机器学习中的监督学习基本算法-线性回归简单介绍

机器学习中的监督学习算法有很多，如下所示：监督学习算法:线性回归、逻辑回归、K-近邻算法(KNN)、BP神经网络、朴素贝叶斯算法、随机森林、决策树、支持向量机。

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 15:58

随机森林，Random Forests Classifiers/Regressor

RandomForestsClassifiers（离散型）1.1数据处理1.2建模1.3特征值权值分析1.4特征值的缩减二、RandomForestsRegressor（连续型）2.1数据处理2.2建模2.3调参介绍：随机森林

取名真难.·2024-01-04 15:27

基于决策树、随机森林和层次聚类对帕尔默企鹅数据分析

作者：i阿极作者简介：数据分析领域优质创作者、多项比赛获奖者：博主个人首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论+关注哦！如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！大家好，我i阿极。喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预测机器学习(

i阿极·2024-01-04 10:28

python数据分析之交叉验证

python数据分析之交叉验证1、常用的分类算法有监督：SVM向量机、梯度提升、决策树（随机森林）、朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归、神经网络（cnn、rnn）无监督：k-means、隐马尔可夫2、数据分析过程

东木月·2024-01-04 00:51

机器学习的算法简单介绍-随机森林算法

随机森林随机森林目前在学习的过程中，并未使用到，因此，仅仅简单的介绍一下相应的概念和应用的方面，等后续学习的过程中使用到，会继续进行补充。

Algorithm_Engineer_·2024-01-03 20:53

【Matlab】RF随机森林时序预测算法（附代码）

资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88692249一，概述随机森林的基本思想是利用多个决策树对时序数据进行预测，其中每个决策树都使用不同的随机抽样方式选择训练数据

千源万码·2024-01-03 16:39

sklearn.feature_selection.SelectFromModel利用模型筛选特征

sklearn.feature_selection.SelectFromModel模型筛选特征以随机森林为例，查看随机森林之类的模型使用的特征。

wenjurongyu·2024-01-02 23:11

Bagging算法_随机森林Random_Forest

BaggingBaggingBaggingBagging是并行式集成学习方法最著名的代表，这个名字是由BootstrapAGGregatINGBootstrapAGGregatINGBootstrapAGGregatING而来，顾名思义，该算法由BooststrapBooststrapBooststrap与AggregatingAggregatingAggregating两部分组成。欲得到泛化性能

沉住气CD·2024-01-02 14:49

数据挖掘——认识数据

《数据挖掘》国防科技大学《数据挖掘》青岛大学《数据挖掘与python实践》数据挖掘之认识数据1.数据和信息**数据(data)**是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材

　木夕敢敢·2024-01-02 06:51

随机森林算法

随机森林是⼀种利⽤多棵树对样本进⾏训练并预测的分类器，属于Bagging的并⾏式集成学习⽅法。

April123abc·2024-01-02 06:49

基于变态模态分解+bp-rf的轴承故障分类，基于变态模态分解的+BP神经网络-随机森林的轴承故障分类

目录背影摘要随机森林的基本定义随机森林实现的步骤基于随机森林的机器启动识别代码下载链接：基于变态模态分解+bp-rf的轴承故障分类，基于变态模态分解的+BP神经网络-随机森林的轴承故障分类（代码完整，数据齐

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-01 16:02

Python 成都二手房价数据分析报告

经过数据清洗，使用随机森林、决策树、K-Means算法,对所获取的2万余条数据(链家网成都各区前10

小夕Coding·2024-01-01 13:25

学习笔记：机器学习

文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六

howard2005·2024-01-01 11:19

bagging：随机森林

前言集成学习（Ensemblelearning）是机器学习中最先进、最有效、最具研究价值的领域之一，这类方法会训练多个弱评估器（baseestimators），并将它们输出的结果以某种方式结合起来解决一个问题。目前来看，集成学习是：当代工业应用中，唯一能与深度学习算法分庭抗礼的算法；数据竞赛高分榜统治者，KDDcup、Kaggle、天池、DC冠军队御用算法；在搜索、推荐、广告等众多领域，事实上的工

金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:25

机器学习---随机森林宫颈癌分类

1.宫颈癌分类fromsklearnimporttreefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.pipelineimportPipe

三月七꧁ ꧂·2023-12-31 17:55

模式识别与机器学习-集成学习

集成学习集成学习思想过拟合与欠拟合判断方法K折交叉验证BootstrapBagging随机森林的特点和工作原理：BoostingAdaBoost工作原理：AdaBoost的特点和优点：AdaBoost的缺点

Kilig*·2023-12-31 06:45

随机森林中的各个参数（参数详细阐释）

我们先看看随机森林里有哪些参数n_estimators:Any=100criterion:Any="gini"max_depth:Any=None,min_samples_split:Any=2min_samples_leaf

什么不到的小白·2023-12-30 11:41

【华为OD】人工智能面试题目

解释一下决策树、随机森林和梯度提升机等监督学习算法的基本原理。什么是神经网络？它可以解决哪些问题？解释一下反向传播算法的基本原理。如何处理数据不平衡问题？什么是交叉验证？为什么它在机器学习中很重要？

道亦无名·2023-12-30 10:13

机器学习系列13：通过随机森林获取特征重要性

我们还可以通过随机森林从数据集中选择相关的特征。随机森林里面包含了多棵决策树，我们可以通过计算特征在每棵决策树决策过程中所产生的的信息增益平均值来衡量该特征的重要性。

加百力·2023-12-30 07:58

机器学习系列10：数据预处理——特征缩放

除了决策树和随机森林这两种不需要

加百力·2023-12-30 07:02

如何信任机器学习模型的预测结果？

模型自解释结果与LIME解释结果的对比随机森林回归模型是基于决策树的集成模型，因此，模型本身也具有可解释性。

叁苏言·2023-12-29 20:35

【已解决】TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘min_impurity_split‘

建立随机森林模型随机森林是若干决策树组成的集成模型，训练速度较快，性能也较好。

ZERWW·2023-12-28 21:14

机器学习系列--R语言随机森林进行生存分析（1）

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·2023-12-28 16:59

R语言机器学习与临床预测模型36--随机森林Random Forest

本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01什么是随机森林？

科研私家菜·2023-12-28 15:21

工具系列：TensorFlow Decision Forests_(1)构建、训练和评估模型

文章目录1.介绍2.安装TensorFlowDecisionForests3.导入库4.训练一个随机森林模型4.1加载数据集并将其转换为tf.Dataset4.2训练模型4.3备注5.评估模型6.为TensorFlowServing

愤斗的橘子·2023-12-28 15:58

2019-10-06 梯度下降法Python实践——求函数的最小值

代码还是有很多地方需要完善的，需要近一步的学习importmath#使用梯度下降法求函数的最小值#f=exp(X^2+(y-2)^2)初始点为（1，1）#设计函数deffunction_one(x_input,y_input):#函数的输入x,yf=math.exp(x_input**2+(y_input-2)**2)#算出f的值dx=2*x_input*f#算出一阶x导数的值dy=2*(y_in

小郑的学习笔记·2023-12-28 12:11

OCR预处理之：通过随机森林机器学习进行去噪

OCR预处理之：通过随机森林机器学习对图像进行预处理去噪此博文详细描述如何通过机器学习的算法（随机森林）对一张图片进行去噪处理。并且，这里也会附上及其详细的代码以及注解。如果感兴趣的同学可以自行下载。

破浪会有时·2023-12-28 10:44

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