randomforest 第2页

《机器学习深度学习》实战训练营开课了

计算机视觉，时间序列预测课程目录：回归任务：基于机器学习大气数据的污染物pm2.5预测分类任务：基于机器学习的公司资质预测时间序列天气预测-xgboost网格调参实战机器学习算法：["knn","svm","RandomForest

甜辣uu·2023-08-29 07:35

【机器学习】决策树（中）——Random Forest、Adaboost、GBDT （非常详细）

本文为转载，原文链接：【机器学习】决策树（中）——RandomForest、Adaboost、GBDT（非常详细）-阿泽的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/86263786

Jarkata·2023-08-28 18:52

设备故障预测

例如，可以使用支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）等分类器来预测设备故障。基

StrongCertain·2023-08-18 06:58

【Sklearn】基于随机森林算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

】基于随机森林算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理1.1模型原理1.2数学模型2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理随机森林（RandomForest

敲代码两年半的练习生·2023-08-15 05:01

随机森林（Random Forest）

随机森林（RandomForest）bagging+决策树=随机森林随机森林是一种重要的基于Bagging的集成学习方法，用来做分类，回归等问题。

HU_LSS·2023-08-14 06:45

单细胞分类和预测任务

以下是一些常见的方法和工具：1.机器学习方法：包括支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）、随机森林（RandomForest）、神经网络（NeuralNetworks）等。

来份芒果布丁·2023-08-07 05:41

【机器学习】随机森林 – Random forest

随机森林(RandomForest)是一种集成学习(EnsembleLearning)方法，用于解决分类和回归问题。它由多个决策树组成，每个决策树都是一个弱分类器。

信息安全与项目管理·2023-07-28 14:53

五、模型训练

目录1.线性模型1.1Lasso回归1.2Ridge回归2.树模型2.1随机森林（RandomForest，RF）2.2梯度提升树（GBDT）2.3XGBoost2.4LightGBM2.5CatBoost2.6

路哞哞·2023-07-25 06:07

【Matlab】基于随机森林算法的数据回归预测（Excel可直接替换数据）

【Matlab】基于随机森林算法的数据回归预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.数学公式3.文件结构4.Excel数据5.分块代码6.完整代码7.运行结果1.模型原理随机森林（RandomForest

敲代码两年半的练习生·2023-07-24 16:50

AdaBoost(2018-05-05)

image.png集成学习的常见类型Bagging（RandomForest）：构造若干个独立的模型，然后去所有模型预测值的平均值Boosting（Gradientboosting，adaboosting

叨逼叨小马甲·2023-07-23 10:43

决策树系列(三)

目标题1.集成学习1.1Bagging1.2Boosting1.3Stacking2.偏差和方差2.1集成学习的偏差和方差2.2Bagging的偏差和方差2.3Boosting的偏差和方差2.4小结3.RandomForest3.1

莫杨94·2023-07-19 23:21

集成学习Bagging——随机森林模型

目录1.Bagging方法的基本思想2.随机森林RandomForest2.1RandomForestRegressor的实现2.2随机森林回归器的参数2.2.1弱分类器结构2.2.2弱分类器数量2.2.3

talle2021·2023-07-19 11:41

随机森林原理

作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（RandomForest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和

夏未眠秋风起·2023-07-16 03:22

机器学习算法之随机森林（Random Forest）

机器学习算法之随机森林（RandomForest）转载请注明出处：BackNode随机森林作为两大ensemblemethods之一，近年来非常火热，本文试图探讨一下其背后原理，欢迎指正！

jiangjiane·2023-07-16 03:21

Random Forest学习笔记

今天学习一个经典的机器学习算法，RandomForest，老规矩先放参考文献（ps参考文献筛了好几轮，因为我发现很多文献讲的都不一样）文章目录ReferencesRandomForestBootstrap

Daft shiner·2023-07-16 01:51

【机器学习教程】四、随机森林：从论文到实践

引言随机森林（RandomForest）是机器学习领域中一种强大的集成学习算法。它的优秀性能和广泛应用使得它成为了机器学习领域的一个重要里程碑。

晨星同行·2023-07-16 01:43

基于MATLAB的随机森林算法数据回归预测

基于MATLAB的随机森林算法数据回归预测随机森林（RandomForest）是一种常用的机器学习算法，它通过组合多个决策树来进行数据预测和分类。

qq_39605374·2023-07-15 00:48

实用超参数优化

介绍机器学习模型由两种不同类型的参数组成：超参数=是用户在开始训练之前可以任意设置的所有参数（例如，RandomForest中的估计量）。

·2023-06-15 10:25

霍夫森林(Hough Forest)目标检测算法

HoughForest听上去像hough变换+RandomForest的结合体，其实，不完全是这样的。

简单生活FF·2023-06-15 08:24

【机器学习】集成学习（实战）

集成算法的简单实现：硬投票与软投票1、构建测试数据集2、硬投票3、软投票四、集成学习：Bagging模型1、实验：对比Bagging模型与传统算法的差异2、OOB策略（outofbag）3、随机森林（RandomForest

theSerein·2023-06-11 18:29

【机器学习】集成学习（理论）

集成学习最简单的模型：投票策略三、弱学习器的组合算法：自助聚合（Bagging模型）1、数据划分方法：自助法（BootstrapMethod）2、Bagging策略3、Bagging模型的典型用例：随机森林（RandomForest

theSerein·2023-06-07 11:26

基于R语言的随机森林算法

随机森林(randomforest)是一种基于分类树(classificationtree)的算法，它可以用于分类和回归，本文在这里以广西地区19

大道无形x我有型·2023-06-02 20:33

机器学习-分类随机森林分析(randomForest模型构建、参数调优、特征变量筛选、模型评估和基础理论等)

此文主要涉及随机森林分类分析，主要包含以下几部分内容：1）随机森林基础知识2）randomForest()认识及构建分类判别模型；3）随机森林参数调优4）随机森林模型评估classificationrate

EcoEvoPhylo·2023-04-18 23:02

机器学习入门（五）：集成学习Bagging，Boosting，RandomForest和GridSearchCV参数调优

0）集成学习集成学习（ensemblemethods）的目的是结合不同的分类器，生成一个meta-classifier,从而使其拥有比单个classifier有更好的泛化能力(Thegoalbehindensemblemethodstocombinedifferentclassifiersintoameta-classifierthathasabettergeneralizationperform

FrenchOldDriver·2023-04-14 11:06

机器学习预判客户流失-神经网络模型（neural network）

神经网络，英文neuralnetwork，跟randomforest一样，是众多机器学习方法的一种。tensorflow，是实现神经网络的其中一种框架。

StarsOcean·2023-04-12 14:39

决策树随笔

最近在学习Pyspark的过程中，了解到了决策树算法（DecisionTree）和随机森林（RandomForest），在学习过程中，为了加深了解以及避免遗忘，做随笔记录如下。

风筝flying·2023-04-12 01:27

机器学习之RandomForest、GBDT、XGBoost、lightGBM 原理与区别

目录随机森林--RandomForestGBDT(GradientBoostingDecisionTree)XGBoostlightGBMRF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习（EnsembleLearning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性。根据基本学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即基本学习器之间存在

文子轩·2023-04-11 18:26

数据挖掘-随机森林

随机森林（RandomForest）是一类专门为决策树分类器设计的组合方法，关于组合方法可以参考https://www.jianshu.com/p/9e4db2759866中提到的组合方法相关内容。

花讽院_和狆·2023-04-10 19:58

随机森林回归算法讲解

随机森林（RandomForest）是一种基于集成学习的机器学习算法，被广泛用于回归问题。它通过使用多个决策树对数据进行建模，并将它们的预测结果进行集成，从而提高了模型的性能和稳定性。

爱吃熊掌的鱼·2023-04-10 02:19

C6_Decision Tree 决策树初探以及安装Graphviz可视化生成的决策树

决策树和svm一样是一种通用机器学习算法既可以做回归，也可以做分类同时也是RandomForest随机森林的基本组件iris数据集安德森鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。

DIO哒·2023-04-08 20:03

Python：使用SHAP库将前N个重要特征提取出来

前言：机器学习很大一个问题是可解释性较差，虽然在RandomForest、LightGBM等算法中，均有feature_importance可以展现模型最重要的N个特征，但是对于单个样本来说情况可能并不与整体模型一致

cyber_1987·2023-04-05 22:16

蚂蚁金服风控部怎么样_蚂蚁金服面试——风控策略

是否了解LR,RandomForest，GBDT，XGBoost。说一下区别

嗨陀螺·2023-04-05 14:34

Adaboost 算法介绍

目前集成学习主要分为2大类：一类是以bagging、RandomForest等算法为代表的，各个学习器

芥子观须弥·2023-04-05 04:33

39丨数据挖掘实战（1）：信用卡违约率分析

随机森林分类器随机森林的英文是RandomForest，英文简写是RF。它实际上是一个包含多个决策树的分类器，每一个子分类器都是一棵CART分类回归树。

张九日zx·2023-03-30 04:05

Spark RandomForest入模变量中null值异常处理

RandomForest建模中，入参中包含了数值型、字符串类型的值。

雾里看花1947·2023-03-27 13:57

Adaboost理解笔记(matlab实现)

目前集成学习有bagging、boosting算法，两者异同可以参考这篇博客随机森林（RandomForest）是一种bagging的方法；Adaboost、GBDT、XGBoost都是一种boosting

zoulala·2023-03-24 04:31

python 人工智能算法之随机森林流程详解

目录随机森林优缺点总结随机森林(RandomForest)是一种基于决策树（前文有所讲解）的集成学习算法，它能够处理分类和回归两类问题。

·2023-03-22 16:15

2018-09-18 招银网络面试

4.xgboost和randomforest的区别5.xgboost中使用二阶泰勒展开的作用是什么？6.一根绳子分三段，能够成一个三角形的概率是多少？

Jeo_zhao·2023-03-18 17:41

python randomforest_随机森林random forest及python实现

目前的集成学习方法大致可分为两大类，即个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法，以及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；前者的代表是Boosting，后者的代表是Bagging和“随机森林”（RandomForest

weixin_39661345·2023-03-12 07:44

Python实现随机森林(Random Forest)

文章目录前言一、基于原生Python实现随机森林(RandomForest)二、Bagging算法原理介绍三、随机森林的算法原理四、算法实现4.1导包4.2定义随机数种子4.3定义随机森林模型4.3.1

༺࿈ 海洋༒之心 ࿈༻·2023-03-12 07:30

【阿旭机器学习实战】【35】员工离职率预测---决策树与随机森林预测

目录1.获取数据2.数据预处理3.分析数据3.1相关性分析3.2进行T-Test4.建立预测模型：DecisionTreeV.S.RandomForest5.模型评估5.1ROC图5.2通过决策树分析不同

阿_旭·2023-02-25 08:54

随森回归代码 R语言

install.packages("randomForest")#只有caret包才有混淆矩阵#set.seed保证每次运行代码获得相同的随机样本npdata<-read.table("data.txt

MacAthur·2023-02-19 07:11

随机森林RF模型超参数的优化：Python实现

本文介绍基于Python的随机森林（RandomForest，RF）回归代码，以及模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等）自动优化的代码~

疯狂学习GIS·2023-02-17 11:00

机器学习-随机森林

前言随机森林（RandomForest）是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树来提高预测准确性和稳定性。在本文中，我们将介绍随机森林的原理、优点和缺点，以及它在机器学习中的应用。

·2023-02-16 20:15

00- 机器学习算法汇总 (算法)

回归(regression)：有监督学习，学习结果将产生几个函数，通过函数产生连续的结果，数据对象是连续值；集成算法有三种（bagging，Boosting，Stacking）,常见集成算法:随机森林（RandomForest

处女座_三月·2023-02-16 20:43

Python实现随机森林RF并对比自变量的重要性

本文介绍在Python环境中，实现随机森林（RandomForest，RF）回归与各自变量重要性分析与排序的过程~

疯狂学习GIS·2023-02-16 13:00

集成学习（Boosting、Bagging）

分类：个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法：Boosting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：Bagging,RandomForest一、Boosting个体学习器存在强依赖关系

夕述·2023-02-07 11:01

[監督式]Random Forest(隨機樹森林)

決策樹RandomForest(隨機樹森林)overfitting因為決策樹容易overfitting，因為我們可以不斷分割直到準確率為100%，所以我們使用RandomForest來避免這樣的情況，做法就是使用使用

RJ阿杰·2023-02-06 19:55

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22596最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？研究大纲介绍数据集和研究的目标探索数据集可视化使用Chi-Square独立检验、Cramer'sV检验和Goodma

·2023-02-02 22:12

R语言实战-第十七章 R in action-chapter17

本章目的：基于一组预测变量预测一个分类结果（如:根据关键词、图像、来源等判断一份邮件是否是病毒邮件）本章用到的package:#rpartrpart.plotparty实现决策树模型及其可视化#randomForest

Anny Yeung·2023-02-01 12:49

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