forest 第22页

ICCV-2021 Oral | AdaFocus：利用空间冗余性实现高效视频识别

作者丨rainforestwang@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/416704427编辑丨极市平台导读本文介绍了一篇被ICCV2021录用为OralPresentation

Tom Hardy·2022-11-24 14:08

利用随机森林算法对红酒数据集进行分类预测+对下载的人口数据集进行分类预测

随机森林算法可以很好的解决决策树算法的过拟合问题defj2():'''随机森林可以很好的解决决策树的过拟合问题'''fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.datasetsimportload_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitwine

漂泊的小森·2022-11-24 14:35

语言智能复试简答题猜测整理

目录前沿基础概念收集机器学习机器学习基于学习方式的分类机器学习常见算法深度学习【监督学习类算法】回归分析（regresionanalysis）：决策树算法随机森林（randomforest）：支持向量机算法神经网络算法

听小瑜·2022-11-24 13:30

sklearn中的RandomForestClassifier参数详解

https://blog.csdn.net/qq_16633405/article/details/58596368相当有思考的文章sklearn随机森林分类类RandomForestClassifierw9524708662018

火星种萝卜·2022-11-24 09:22

RandomForestRegressor 参数

sklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=10,criterion='mse',max_depth=None,min_samples_split

*Snowgrass*·2022-11-24 09:52

randomforestregressor参数详解

randomforestregressor参数详解：sklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=10,#数值型参数，默认值为100，此参数指定了弱分类器的个数

Ling_Ze·2022-11-24 09:20

MADDPG-建立自己的游戏环境（simple_world_comm场景）

simple_world_comm场景simple_world_comm环境，大小为（-1，1）的二维平面，包含四种类型的实体（森林（forests），食物（food），地标（landmark），智能体

大鱼治不了水·2022-11-23 19:21

机器篇——集成学习(一) 细说 Bagging 算法

返回主目录返回集成学习目录上一章：机器篇——决策树(六)细说评估指标的交叉验证下一章：机器篇——集成学习(二)细说随机森林(RondoomForest)算法目录内容机器篇——集成学习(一)细说Bagging

万道一·2022-11-23 19:46

数据挖掘原理与算法：对森林火灾影响因素的分析

数据挖掘原理与算法：对森林火灾影响因素的分析一、介绍ForestFireAreaPredictionoftheburntareabyforestfiresOverviewThedatasetcontains517firesfromtheMontesinhonaturalparkinPortugal.Foreachincidentweekday

XRT_knives·2022-11-23 18:58

【数据挖掘】使用LightGBM和RandomForest对房屋出租价格的预测

1.摘要房屋出租价格预测是一个很现实，也很接地气的问题。本文通过爬虫获取的上海出租房屋价格数据，包括50个房屋特征，通过建模分析得到，房屋特征与出租价格之间的相关性。熟悉了本篇数据挖掘的过程，也可以用到其他房产公司的房屋价格统计，买房时的价格预测和定位，或者做房屋数据分析时的统计等方面。通过该案例，不会讲解看房买房租房的方方面面，但可以给读者一个启发，通过这些代码和数据挖掘方法，达到解决问题的目的

Sciengineer-Mike·2022-11-23 08:27

基于LDA主题模型和SVM的文本分类

Precision:0.680,Recall:0.649,F1:0.654RandomForestClassifier的表现也比较差：Precision:0.680,Recall:0.668,F1:0.670

morein2008·2022-11-22 23:57

MATLAB 随机森林超参数优化教程（Hyperparameters Tuning of Random Forest）

本文主要内容翻译自MATLAB官网，此外也增加了一些自己的注释，参考链接如下：TuneRandomForestUsingQuantileErrorandBayesianOptimization使用分位数误差和贝叶斯最优化方法进行随进森林调参以下例子将展示如何使用分位数误差来实现基于贝叶斯最优化的随机森林的超参数调整

天外来客Jonty·2022-11-22 20:03

RandomForest 随机森林算法与模型参数的调优

/codeshellme.github.io目录1，集成算法之bagging算法2，随机森林算法3，随机森林算法的实现4，随机森林算法的使用5，模型参数调优6，总结本篇文章来介绍随机森林（RandomForest

码农充电站·2022-11-22 20:26

sklearn中RandomForest详解

文章目录随机森林基本原理RandomForestClassifier参数说明实例RandomForestClassifier随机森林基本原理随机森林是一种bagging算法。

zhong_ddbb·2022-11-22 20:23

sklearn-机器学习-随机森林

1RandomForestRegressor随机森林回归classsklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=’warn’,criterion

CHEN的小喵·2022-11-22 20:23

随机森林-sklearn

特征的选取也采用这种方法API：fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassi

weixin_62077732·2022-11-22 20:23

Scikit-Learn 随机森林分类器的使用

1.原理随机森林（RandomForest）,指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由LeoBreiman和AdeleCutler提出，并被注册成了商标。

Nani_xiao·2022-11-22 20:23

sklearn 之随机森林

随机森林sklearn.ensemble.RandomForestClassifier随机森林是集成算法的一种，它属于集成算法中的装袋法，根据袋子里面的基评估器来做出综合的判断，所以要求每个基评估器评估的结果准确率高于

追梦小凯·2022-11-22 20:52

随机森林模型sklearn_sklearn中的随机森林

1.介绍sklearn.ensemble模块包含了两种基于随机决策树的平均算法：RandomForest算法和Extra-Trees算法。

weixin_39918128·2022-11-22 20:21

Sklearn专题二随机森林

汇总获取更好的分类、回归表现2）三种集成算法：装袋法bagging（模型独立），提升法boosting（模型相关），stacking3）随机森林是一种bagging集成算法，比决策树的效果好很多RandomForestClassifier

Yuki_1999·2022-11-22 19:20

机器学习之RandomForest(随机森林算法)

本文主要目的是通过一段及其简单的小程序来快速学习python中sklearn的RandomForest这一函数的基本操作和使用，注意不是用python纯粹从头到尾自己构建RandomForest，既然sklearn

浪子私房菜·2022-11-22 19:50

sklearn实现随机森林（分类算法）

代表算法：随机森林（RandomForest）Boosting：个体学习器之间存在强依赖关系，一系列个体学习器基本都需要串行生成。代表算法：AdaBoost、GBDT、X

入锅的小麻圆·2022-11-22 19:48

sklearn专题二：随机森林

目录1概述1.1集成算法概述1.2sklearn中的集成算法2RandomForestClassiﬁer2.1重要参数2.1.1控制基评估器的参数2.1.2n_estimators3RandomForestRegressor3.1

Colorfully_lu·2022-11-22 19:18

sklearn基础篇（七）-- 随机森林（Random forest）

上一节我们提到决策树的一个主要缺点在于经常对训练数据过拟合。随机森林是解决这个问题的一种方法。随机森林是属于集成学习，其核心思想就是集成多个弱分类器以达到一个强分类器的效果。1bagging的原理随机森林采用Bagging的思想，所谓的Bagging可以用下面这张图表示：从上图可以看出，Bagging的弱学习器之间的确没有boosting那样的联系。它的特点在“随机采样”。那么什么是随机采样？随机

长路漫漫2021·2022-11-22 19:17

sklearn——随机森林RandomForestClassifier的参数含义

n_estimators：森林中决策树的数量。默认100表示这是森林中树木的数量，即基基评估器的数量。这个参数对随机森林模型的精确性影响是单调的，n_estimators越大，模型的效果往往越好。但是相应的，任何模型都有决策边界，n_estimators达到一定的程度之后，随机森林的精确性往往不在上升或开始波动，并且，n_estimators越大，需要的计算量和内存也越大，训练的时间也会越来越长。

super尚·2022-11-22 13:54

随机森林简单回归预测

随机森林（RandomForest）简单回归预测随机森林是bagging方法的一种具体实现。它会训练多棵决策树，然后将这些结果融合在一起就是最终的结果。随机森林可以用于分裂，也可以用于回归。

遥感迷·2022-11-22 13:53

深度森林：常见Warning及解决方案

本人最近使用周志华的深度森林算法去解决一些问题，于是在github上下载了官方的Gcforest程序，下载地址：https://github.com/kingfengji/gcForest运行之后发现了一些

lyc0424·2022-11-22 11:50

天池赛：工业蒸汽量预测

、特征处理1.catboost及lightgbm特征处理a.特征交叉b.平均数编码2.linear特征处理四、建立模型1.catboost+lightgbm+5KFold2.linear+RandomForest

wjzeroooooo·2022-11-21 05:27

机器学习开源数据集

UCI数据集UCI数据集中包括了众多用于监督式和非监督式学习的数据集，数量大概400多个，其中很多数据集在其他众多数据工具中被反复引用，例如Iris、Wine、Adult、CarEvaluation、ForestFires

我会像蜗牛一样努力·2022-11-21 04:18

python 银行数据_Kmeans 银行数据聚类分析

importseabornassnsimportnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor

第九集·2022-11-21 03:26

sklearn实现12种回归模型

**sklearn实现12种回归模型（LinearRegression，KNN，SVR，Ridge，Lasso，MLP，DecisionTree，ExtraTree，RandomForest，AdaBoost

◆╲小钕秂·2022-11-21 03:53

机器学习资料

在我的数据集上GTB的performance比RandomForest要稍微强一点，整个experiment做完之后，有许多东西都来不及及时

风化记忆·2022-11-21 02:23

机器学习-资料整理

在我的数据集上GTB的performance比RandomForest要稍微

rylq56m9·2022-11-21 02:52

浅浅保存下

fromsklearn.metricsimportmake_scorerimportosimportpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsfromsklearn.ensembleimportRandomForestR

GUAI_GUAI_daydayup·2022-11-20 16:30

集成学习（bagging、boosting）

：这些是自己整理可以借鉴也可能存在错误欢迎指正集成学习---AdaBoost集成学习1.Bagging类方法1.1Bagging(BootstrapAggregating)1.2随机森林（RandomForest

小葵向前冲·2022-11-20 13:00

集成学习-Bagging集成学习算法随机森林（Random Forest）

随机森林算法属性随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。随机森林和使用决策树作为基本分类器的（bagging）有些类似。以决策树为基本模型的b

taoKingRead·2022-11-20 13:42

Kaggle 学习记录

IntrotoMachineLearningHowModelsWorkBasicDataExplorationYourFirstMachineLearningModelModelValidationUnderfittingandOverfittingRandomForestsExercise

xwd97·2022-11-20 11:13

【Spark】分类和回归算法-回归

Linearregression)2.广义线性回归(Generalizedlinearregression)3.决策树回归(Decisiontreeregression)4.随机森林回归(Randomforestr

buracag_mc·2022-11-20 06:07

基于孤立森林的信用卡欺诈 Python 实战案例，最佳参数选择、可视化等

大家好，信用卡欺诈在金融风控领域是非常常见的，在信用卡欺诈数据集上，使用IsolationForest默认的参数，Top1000准确率为19%左右，优化参数后提高到27%左右，提升幅度非常大，异常检测模型的评估

Love Python数据挖掘·2022-11-20 03:46

Pytorch报错 “RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior iteration ... ” 的解决方案

在单卡跑代码的时候没有问题，多卡的时候出现报错信息：RuntimeError:Expectedtohavefinishedreductionintheprioriterationbeforestartinganewone.Thiserrorindicatesthatyourmodulehasparametersthatwerenotusedinproducingloss.Youcanenableu

shaojie_45·2022-11-20 00:29

Machine Learning with Python Cookbook 学习笔记第14章

Chapter14.TreesandForests前言本笔记是针对人工智能典型算法的课程中MachineLearningwithPythonCookbook的学习笔记新学期开始大三了，太忙了，这个系列估计更新的会非常缓慢学习的实战代码都放在代码压缩包中实战代码的运行环境是

五舍橘橘·2022-11-19 23:35

基于随机森林算法完成鸢尾花卉品种预测任务代码+数据

1.理论部分随机森林（RandomForest），顾名思义，就是由很多决策树模型融合在一起的算法。随机森林是一种运用了集成学习（ensemblelearning）的决策树分类器。

数学是算法的灵魂·2022-11-19 21:18

cs224w 图神经网络学习笔记（十六）Network Evolution

MacroscopicEvolutionofNetworks2.1网络中节点数量和边的数量随时间的变化2.2网络直径随时间的变化2.3网络度分布（degreedistribution）随时间的变化2.4Forest

喵木木·2022-11-19 19:38

人工智能入门必须攻克三道门槛：数学基础、英语水平与编程技术

包括诸如支持向量机(SVM)、各类基于决策树的算法(包括Boosting、Bagging、RandomForest等)，各类基于人工神经网络的算法(例如简单网络及深度网络等)，以及多方法的集成等。

Dimensionedu·2022-11-19 18:36

机器学习的R实现（mlr包）

机器学习1.二次判别分析，QuadraticDiscriminantAnalysis(QDA).2.逻辑回归LogisticRegression3.决策树-DecisionTree4.随机森林，RandomForest5

一个人旅行*-*·2022-11-19 17:42

《深入浅出Python机器学习》——随机森林

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.colorsimportListedColormap#导入随机森林模型fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier

反正没几根头发·2022-11-19 15:15

初学NLPDay3+开题报告综述部分：

进行各种格式文件读取,bs4适用于去掉标签引用sklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer计数函数sklearn.ensemble中RandomForestClassifier

WJY991202·2022-11-19 08:58

机器学习算法系列（十八）-随机森林算法（Random Forest Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：决策树学习算法、一丢丢编程知识最近笔者做了一个基于人工智能实现音乐转谱和人声分离功能的在线应用——反谱（Serocs），感兴趣的读者欢迎试用与分享，感谢您的支持！serocs.cn一、引言前面一节我们学习了一种简单高效的算法——决策树学习算法（DecisionTreeLearningAlgorithm），下面来介绍一种基于决策树的集成学习1算法——随机森林算法2（Ra

Saisimonzs·2022-11-19 01:10

算法面试题

1.算法模型kmeans算法介绍，K值怎么确定以及改进算法树模型1.bagging与boosting的区别2.GBDT原理及与RF的区别RandomForest3.GBDT与LR的区别，并说说什么情景下

识醉沉香·2022-11-18 11:40

R语言使用forestploter包绘制单组及双组森林图（2）（附有超详细备注）

今天我们来介绍一下forestploter包，它等于是在forestplot包的基础上进一步强化功能，制作方法也相对简单一点，而且加强了对图形的精细控制，

天桥下的卖艺者·2022-11-18 04:50

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