SofaSofa

基于决策树（Decision Tree）的bagging算法：随机森林（Random Forest）（包括具体代码）

重点先跑模型：数据：http://sofasofa.io/competition.php?
浅行learning·2023-12-22 22:51

SOFARPC（笔记）

2.2RESTful基本使用2.3其他协议四、架构附录官方样例下载地址-sofa-boot-guides可查看SOFARPC方式快速入门一、快速开始1.1SOFARPC导入如下依赖com.alipay.sofasofa-rpc-all
yjx23332·2023-08-24 00:07

shap学习笔记

20140722.184.2.173https://zhuanlan.zhihu.com/p/106320452shap实用案例https://zhuanlan.zhihu.com/p/83412330http://sofasofa.io
hengheng21·2023-01-21 07:38

xgboost回归预测模型_XGBoost模型(3)--球员身价预测

数据来源：数据竞赛：足球运动员身价估计-SofaSofa目前竞赛的排行榜如下：（一）初始的XGBoost模型属性非常多，初始的XGBoost模型选用4个属性巧合的是刚好这些字段都没有缺失值。
weixin_39628180·2022-12-07 02:29

pandas.DataFrame里的loc和iloc区别

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-labelhttp://sofasofa.io/forum_main_post.php
Ten_Minutes·2021-06-23 02:10

【Soul源码阅读-04】sofa插件初体验

，体验sofa代理soul网关接入sofa应用参考官方文档：https://dromara.org/zh-cn/doc...引入相关依赖soul-bootstrap新增如下依赖：com.alipay.sofasofa-rpc-all5.7.6org.apache.curatorcurator
zhurd·2021-01-20 00:00

sofasofa——形状识别

数据来源：http://sofasofa.io/competition.php?id=9参考其他比赛的朋友的文章：https://www.jianshu.com/p
andyham·2020-09-15 17:29

sofasofa——共享单车使用量预测

数据下载地址：http://sofasofa.io/competition.php?id=1比赛已经提供了3个直接可以执行的不同算法代码，直接可以看出不同模型准度差异。
andyham·2020-09-15 15:28

Scikit中的特征选择，XGboost进行回归预测，模型优化的实战

前天偶然在一个网站上看到一个数据分析的比赛（sofasofa），自己虽然学习一些关于机器学习的内容，但是并没有在比赛中实践过，于是我带着一种好奇心参加了这次比赛。
大黄大黄大黄·2020-08-25 06:44

竞赛练习—公共自行车使用量预测

（http://sofasofa.io/competition.php?id=1#c1）结果要求RMSE的最小，本文最终处理结果为RMSE:14.835，排名47。
Guodw·2020-08-12 21:13

sofa框架浅谈

浅谈支付宝所用框架sofasofa是支付宝的核心框架，目前开发环境框架已经升级到sofa3，sofa的核心是spring，测试这边的接口测试用着是ats核心是testng,ats为sofa服务者，下面大致讲下
fangpeng123456789·2020-07-09 15:50

smote算法

zhuanlan.zhihu.com/p/78508502smote算法原理和流程https://blog.csdn.net/niutingbaby/article/details/96104814http://sofasofa.io
Jiiaaaoooo·2020-07-06 22:29

【教程】SHAP值解释xgboost模型的特征重要性-SofaSofa

利用SHAP解释Xgboost模型Xgboost相对于线性模型在进行预测时往往有更好的精度，但是同时也失去了线性模型的可解释性。所以Xgboost通常被认为是黑箱模型。2017年，Lundberg和Lee的论文提出了SHAP值这一广泛适用的方法用来解释各种模型（分类以及回归），其中最大的受益者莫过于之前难以被理解的黑箱模型，如xgboost和神经网络模型。本教程中，我们在真实数据集上进行实操，利用
SofaSofa数据科学社区·2020-07-04 08:07

Scikit中的特征选择，XGboost进行回归预测，模型优化的实战

前天偶然在一个网站上看到一个数据分析的比赛（sofasofa），自己虽然学习一些关于机器学习的内容，但是并没有在比赛中实践过，于是我带着一种好奇心参加了这次比赛。
qinjianhuang·2020-06-26 11:46

公共自行车使用量预测活动总结

（http://sofasofa.io/competition.php?id=1#c1）结果要求RMSE的最小。
XavieR_ZzQ·2020-06-02 19:01

皮尔森相关系数与方差膨胀因子介绍及关系 附python代码

1.皮尔森相关系数参考文档：https://www.zhihu.com/question/208520042.方差膨胀因子图片来源：http://sofasofa.io/forum_main_post.php
楓尘林间·2020-05-21 20:59

简单线性回归——公共自行车使用量预测

#一使用的数据集是SofaSofa上练习赛的自行车数据，通过简单的分析，构建线性回归模型，RMSE评价好于标杆模型中的线性回归模型和决策树回归模型。
大刘家的阿俊·2020-02-18 18:22

机器学习、数据挖掘、算法岗位面试题库、面经

机器学习、数据挖掘、算法岗位面试题库、面经（SofaSofa数据科学社区整理，包括BAT以及北美FLAG）完整题库以及解答点击这里部分题目如下：未完待续，持续更新，欢迎关注。更多完整题库以及解答点击
SofaSofa数据科学社区·2018-12-19 11:28

sofasofa竞赛：一 公共自行车使用量预测

数据下载地址：http://sofasofa.io/competition.php?id=1数据文件（三个）：train.csv训练集，文件大小273
abc_138·2018-09-28 10:52

Scikit中的特征选择，XGboost进行回归预测，模型优化的实战

前天偶然在一个网站上看到一个数据分析的比赛（sofasofa），自己虽然学习一些关于机器学习的内容，但是并没有在比赛中实践过，于是我带着一种好奇心参加了这次比赛。
有故事·2018-03-25 00:00
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