随机森林Python实践

机器学习可解释性【随机森林规则提取】

本文主要讲：模型可解释性方案有哪些随机森林规则提取的方法有哪些随机森林规则提取，如何实现相关工作模型可解释性方案可分为：事前可解释性建模：有些模型自带可解释性，如：朴素贝叶斯、线性回归、决策树、基于规则的模型
细卷子·2023-10-21 05:44

【机器学习】随机森林预测并可视化特征重要性

今天需要用到特征重要性的分析，所以干脆就写一下使用随机森林是如何做建模并基于随机森林做特征重要性的分析。顺带给出了编码方式、随机森林、特征重要性可视化的完整Python代码，都是可以直接运行的。
小白敬亭·2023-10-21 05:14

机器学习 | 基于随机森林的可解释性机器学习

可解释性机器学习在当今数据驱动的决策系统中扮演着重要的角色。随着人工智能技术的快速发展，越来越多的应用场景需要了解和解释模型的决策过程，以提高透明度、可信度和可接受性。乳腺癌作为一种常见的恶性肿瘤，早期诊断对于治疗和预后具有重要意义。然而，乳腺癌早期诊断面临着一些挑战。传统的医学方法往往依赖于专业医生的主观判断和经验，容易受到主观因素的影响，存在诊断误差和不一致性。因此，引入可解释性机器学习方法，
码农腾飞·2023-10-21 05:00

机器学习入门五（随机森林模型数据分类及回归）

目录前言一、随机森林模型简介二、随机森林模型数据分类。
朱笨笨·2023-10-21 04:55

r与python做随机森林_随机森林算法入门(python)

昨天收到yhat推送了一篇介绍随机森林算法的邮件，感觉作为介绍和入门不错，就顺手把它翻译一下。
syzyzs·2023-10-21 04:55

【2 - 随机森林 - 原理部分】菜菜sklearn机器学习

课程地址：《菜菜的机器学习sklearn课堂》_哔哩哔哩_bilibili第一期：sklearn入门&决策树在sklearn中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期
如何原谅奋力过但无声·2023-10-21 04:24

集成学习入门与实战

相关算法4.1Boosting4.1.1AdaBoost算法思想4.1.2AdaBoost算法流程4.1.3示例4.2提升树（BoostingTree）4.3梯度提升树(GBDT)4.4Bagging与随机森林
阳云yy·2023-10-21 04:24

机器学习入门____5.集成学习算法与随机森林

集成学习算法集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。常见集成方法Bagging百度百科的解释：1.给定一个弱学习算法,和一个训练集;2.单个弱学习算法准确率不高;3.将该学习算法使用多次,得出预测函数序列,进行投票;4.最后结果准确率将得到提高.简单的理解就是同一种算
黑豪·2023-10-21 04:53

27 机器学习入门篇2 3-算法：随机森林与集成算法

1-集成算法-随机森林2-特征重要性衡量3-提升模型4-堆叠模型已看完:::::::::::::::::
啊六六六·2023-10-21 04:52

python实现集成算法（随机森林、boosting算法、stacking算法）（小白入门超简单实战）

集成算法分为bagging、boosting、stacking三大类。bagging算法:就是训练多个模型，求平均。如果自变量都是一样的，根据相同的自变量去训练多个模型求平均是没有意义的。所以bagging在训练时采取样本随机抽样，特征随机抽样，即采取自主采样法（bootstrapingsampling）。常见的bagging算法有RandomForest算法。boosting算法：原模型=基模型
爱睡觉的琪·2023-10-21 04:52

【机器学习入门笔记】第八篇-随机森林

使用泰坦尼克数据，用sklearn决策树和随机森林进行预测比对1.决策树（准确率：0.7811550）#1)获取数据importpandasaspddata=pd.read_csv("titanic.csv
细细东风能找到好工作·2023-10-21 04:22

集成学习方法之随机森林-入门

2、什么是随机森林在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。
靓仔写sql·2023-10-21 04:21

方法试用：基于强化学习提高EEG分类准确率的特征选择方法（完整代码）

2023/4/19-4/21脑机接口学习内容一览：这一篇文章主要建立在前文脑机接口随机森林判断睡眠类型与EEG前沿方法探索的基础上，尝试运用强化学习的方法来提高识别睡眠阶段的准确率，对前段时间强化学习的学习成果做一个总结
槿花Hibiscus·2023-10-21 02:45

GEE：绘制土地利用类型面积分布柱状图

作者：CSDN@_养乐多_本文记录了，在GoogleEarthEngine（GEE）中进行随机森林分类后绘制不同类型面积分布柱状图的代码片段。
_养乐多_·2023-10-21 00:17

金融机器学习方法：决策树与随机森林

1.2决策树的优点与缺点2.随机森林2.1什么是随机森林？
抱抱宝·2023-10-20 13:31

35 机器学习（三）：混淆矩阵|朴素贝叶斯|决策树|随机森林

文章目录分类模型的评估混淆矩阵精确率和召回率接口介绍其他的补充朴素贝叶斯基础原理介绍拉普拉斯平滑下面给出应用的例子朴素贝叶斯的思辨决策树基础使用基本原理信息熵信息增益信息增益率Gini指数剪枝api介绍随机森林
Micoreal·2023-10-19 23:46

Python手册(Machine Learning)--sklearn

Scikit-Learn:ThemostpopularandwidelyusedlibraryformachinelearninginPython.分类：SVM、近邻、随机森林、逻辑回归等等。
WilenWu·2023-10-19 11:22

集成学习方法（随机森林和AdaBoost）

释义集成学习很好的避免了单一学习模型带来的过拟合问题根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为两大类：Bagging(个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法)流行版本：随机森林
怎么全是重名·2023-10-19 10:26

基于SVM+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集（三）

此外，项目还引入了相关系数法、随机森林分类法和Lasso方法，以评估不同特征的重要性。最后，使
小胡说人工智能·2023-10-18 17:45

基于SVM+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集（一）

此外，项目还引入了相关系数法、随机森林分类法和Lasso方
小胡说人工智能·2023-10-18 17:15

基于SVM+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集（二）

此外，项目还引入了相关系数法、随机森林分类法和Lasso方法，以评估不同特征的重
小胡说人工智能·2023-10-18 17:15

基于SVM+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集（四）

此外，项目还引入了相关系数法、随机森林分类法和Lasso方法，
小胡说人工智能·2023-10-18 17:08

[Python中常用的回归模型算法大全2：从线性回归到XGBoost]

文章目录概要多输出K近邻回归集成算法回归梯度提升决策树回归随机森林回归概要回归分析在数据科学领域扮演着关键角色，用于预测数值型目标变量。
落叶霜霜·2023-10-18 10:13

机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法

系列文章目录机器学习——随机森林算法、极端随机树和单颗决策树分类器对手写数字数据进行对比分析_极端随机森林算法机器学习集成学习——Adaboost分离器算法机器学习之SVM分类器介绍——核函数、SVM分类器的使用机器学习集成学习
张小鱼༒·2023-10-18 08:29

【黑马程序员】机器学习

（一）机器学习概述一、机器学习算法分类1、监督学习：（1）目标值是类别：分类问题k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归（2）目标值是连续型的数据：回归问题线性回归、岭回归2、非监督学习：（
我感觉。·2023-10-18 07:08

【PSO-RFR预测】基于粒子群算法优化随机森林回归预测研究（Matlab代码实现）

随机森林回归（RandomForestRegres
程序猿鑫·2023-10-18 06:35

这应该是关于回归模型最全的总结了（附原理+代码）

保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。
Python数据开发·2023-10-18 00:29

机器学习算法综述——有监督学习

LDA和感知器算法）1.支持向量机SVM2.Logistic回归3.MLP多层感知机（人工神经网络）三、贝叶斯分类器家族1、朴素贝叶斯分类器2、正态贝叶斯分类器3、总结四、集成学习家族1、Bagging与随机森林
weixin_39687788·2023-10-17 22:22

大数据分析案例-基于XGBoost算法构建居民收入分类预测模型

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
艾派森·2023-10-17 03:42

大数据分析案例-基于KMeans聚类算法对客户进行分群分析

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
艾派森·2023-10-17 03:42

数据分析案例-基于随机森林模型对信用卡欺诈检测

项目背景信用卡欺诈是指故意使用伪造、作废的信用卡，冒用他人的信用卡骗取财物，或用本人信用卡进行恶意透支的行为,信用卡欺诈形式分为3种：失卡冒用、假冒申请、伪造信用卡。欺诈案件中，有60%以上是伪造信用卡诈骗，其特点是团伙性质，从盗取卡资料、制造假卡、贩卖假卡，到用假卡作案，牟取暴利。而信用卡欺诈检测是银行减少损失的重要手段。数据介绍部分数据如下导入数据importpandasaspdimportm
艾派森·2023-10-17 03:42

浅谈从机器学习到深度学习

集成方法现在非常多，bagging代表是随机森林，boosting代表有AdaBoost,G
江小北·2023-10-16 04:38

机器学习: 初探 定义与应用场景

机器学习的定义机器学习在日常生活中的应用推荐系统语音识别图像识别商业领域的机器学习金融风险评估股票市场预测客户关系管理机器学习在医疗领域的应用疾病预测药物发现医疗影像分析机器学习的主要类型监督学习无监督学习强化学习常用的机器学习算法线性回归逻辑回归决策树支持向量机随机森林评估和验证训练集
我是小白呀·2023-10-15 22:11

【GA-ACO-RFR预测】基于混合遗传算法-蚁群算法优化随机森林回归预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及数据1概述基于混合遗传算法-蚁群算法优化随机森林回归预测是一种综合利用遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）和蚁群算法（AntColonyOptimization
长安程序猿·2023-10-15 12:41

机器学习——学习路线

Pytorch项目实践二、机器学习1、监督学习线性回归均方差损失推导梯度下降法归一化正则化Lasso回归&岭回归多项式回归线性分类逻辑回归多标签分类交叉熵损失Softmax回归SVM支持向量机决策树剪枝与后剪枝随机森林
Visual code AlCv·2023-10-15 12:08

机器学习实验——使用决策树和随机森林对数据分类

实验要求：使用决策树算法和随机森林算法对income_classification.csv的收入水平进行分类。
LM0729·2023-10-15 02:03

sklearn处理离散变量的问题——以决策树为例

catboost是可以直接指定categorical_columns的【直接进行orderedTS编码】，但是XGboost和随机森林甚至决策树都没有这个接口。
琦子k·2023-10-15 02:24

树模型（2）随机森林

随机森林属于集成学习中bagging算法的延展，所以先来介绍一下集成学习。
湿物男·2023-10-14 21:02

第一章 机器学习导学

1.2机器学习的算法1.kNN2.线性回归3.多项式回归4.逻辑回归5.模型正则化6.PCA7.SVM8.决策树9.随机森林10.集成学习11.模型选择12.模型调整1.3
麦兜儿流浪记·2023-10-14 21:53

[机器学习算法]随机森林

单棵树构建的模型往往不够稳定，样本变动很容易引起树结构的变动解决过拟合问题除划分测试集和训练集外依赖于剪枝随机森林原理回顾：元算法从统计学的角度来讲，将模型的性能寄希望于单棵决策树是不稳健的，这意味着它在处
TOMOCAT·2023-10-14 15:50

【机器学习】集成学习(以随机森林为例)

文章目录集成学习随机森林随机森林回归填补缺失值实例：随机森林在乳腺癌数据上的调参附录参数集成学习集成学习（ensemblelearning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法
高 朗·2023-10-14 08:19

时间序列预测包含深度学习机器学习

目录介绍时间序列分析基本概念核心概念时间序列预处理特征工程在时间序列预测中的应用常见的时间序列预测方法预测方法的分类概念单变量预测移动平均模型指数平滑简单指数平滑二指数平滑三指数平滑Xgboost模型ARIMA模型随机森林多变量预测
Snu77·2023-10-14 02:47

如何通俗理解最大似然估计

例如：我们可以使用随机森林模型对客户是否取消订阅进行分类（称为客户流失模型）；或者可以使用线性模型来预测公司的收入，具体取决于他们的收入可能会花在广告上（这将是
金朝老师·2023-10-14 01:38

python实现箱型分析_箱形图以及python实践

最近在接触kaggle的竞赛示例，练习了一下，感觉受益匪浅。同时，心中也有个问题。拿到数据之后第一件事是什么？分析数据的情况？怎么分析？分析之后如何去处理数据呢？等等一些数据分析的工作。其中，大家都可能非常清楚条形图、直方图、散点图和曲线图的用处，但是箱形图呢？(或者称为盒须图)。他的意义在哪里呢？在python中又是如何实现的呢？于是我今天翻开了贾俊平老师的那本《统计学》琢磨了一下午，又参考了各
weixin_39600510·2023-10-14 00:12

机器学习算法概述

非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类04基于网格的聚类05基于模型的聚类3分类：01逻辑回归02朴素贝叶斯分类器03SVM算法：04KNN05决策树：06随机森林
uuddoop·2023-10-13 22:49

2022-05-04随机森林

通俗易懂的随机森林模型讲解小木希望学园于2018-04-1722:42:09发布41092收藏215分类专栏：数学模型文章标签：随机森林机器学习分类数据挖掘版权数学模型专栏收录该内容8篇文章17订阅订阅专栏通俗易懂的随机森林模型讲解大家好
螃蟹的蚂蚱·2023-10-13 22:22

python：从Excel或者CSV中读取因变量与多个自变量，用于训练机器学习回归模型，并输出预测结果

这些机器学习模型包括但不限于随机森林回归模型（RF）和支持向量机回归模型（SVM）。随后，我们将测试数据集应用于这些模型，进行预测和分析。
_养乐多_·2023-10-13 16:42

python实践第5章-函数和lambda表达式

1.定义一个函数，该函数可接收一个list作为参数，该函数使用直接选择排序对list排序defssort(list):lens=len(list)foriinrange(lens):min=iforjinrange(i,lens):iflist[min]>list[j]:min=jlist[i],list[min]=list[min],list[i]list1=[23,12,66,90,25,3]
仇玲妍·2023-10-13 11:45

回归预测、分类预测、时间序列预测 都有什么区别?

常见的回归算法包括线性回归、多项式回归、支持向量回归、随机森林回归等。分类预测：分类预测用于将输入数据分为不同的类别或
XF鸭·2023-10-12 20:16

机器学习小知识--面试得一塌糊涂

机器学习中需要归一化的算法有SVM,逻辑回归，神经网络，KNN,线性回归，而树形结构的不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量分布和变量之间的条件概率，如决策树，随机森林，对于树形结构。
羞儿·2023-10-12 15:45
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