sklearn随机森林

组合预测 | MATLAB实现COA-CNN-BiLSTM-Attention-RF浣熊优化卷积双向长短期记忆神经网络注意力机制组合随机森林多输入单输出回归预测

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机器学习之心·2024-02-06 08:55

RF和Feature Importance函数

RF原理随机森林中每颗树的生成：1）如果训练集大小为N，对于每棵树而言，随机且有放回地从训练集中的抽取N个训练样本（这种采样方式称为bootstrapsample方法），作为该树的训练集；2）如果每个样本的特征维度为
yz_wang·2024-02-06 01:43

利用sklearn工具中的train_test_split快速划分实例分割数据集

1.导入相关的包importosfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split2.文件夹路径#文件夹路径original_images="......
我爱派生·2024-02-06 01:17

机器学习逻辑回归模型训练与超参数调优 ##3

电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）逻辑回归模型训练逻辑回归的超参数调优基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）数据预处理部分可见：机器学习数据预处理方法（数据重编码）逻辑回归模型训练fromsklearn.metricsimportaccuracy_score
恒c·2024-02-05 22:41

数据处理方法--OrdinalEncoder自然数排序

实现原理首先是自然数排序方法，该方法的过程较为简单，即先对离散字段的不同取值进行排序，然后对其进行自然数值取值转化，例如下述过程：实现过程可以直接考虑调用sklearn中的OrdinalEncoder(
恒c·2024-02-05 22:10

利用Python对含有地理信息的遥感影像，使用随机森林模型回归，并保存预测影像

最近在做随机森林回归实验时，遇到了一个问题：在做回归时，用的是excel点数据做的回归，像这样：但是如何把这个训练好的模型应用到整幅含有地理信息的遥感影像上去，并保存这个预测图像呢？
HHzi·2024-02-05 21:00

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（五）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十二章：使用TensorFlow进行自定义模型和训练到目前为止，我们只使用了TensorFlow的高级API，Keras，但它已经让我们走得很远：我们构建了各种神经网络架构，包括回归和分类网络，Wide&Deep网络，自正则化网络，
绝不原创的飞龙·2024-02-05 20:21

【电子书+代码】Sklearn,Keras与Tensorflow机器学习实用指南

我们都知道：Scikit-Learn，Keras，Tensorflow是机器学习工具链的重要组成部分。本书的作者，根据上述三个机器学习工具箱，融汇贯通成一个个机器学习实例，让即使对人工智能了解不多的程序员也可以使用简单高效的工具来实现机器学习任务。作者简介：AurelienGeron是一名机器学习顾问和讲师。他曾在谷歌公司效力，2013年至2016年，他领导着YouTube的视频分类团队。他曾是几
Wang_AI·2024-02-05 18:33

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0附录A：机器学习项目清单此清单可以指导您完成机器学习项目。有八个主要步骤：构建问题并全局看问题。获取数据。探索数据以获得见解。准备数据以更好地暴露底层数据模式给机器学习算法。探索许多不同的模型并列出最佳模型。微调您的模型并将它们组合成
绝不原创的飞龙·2024-02-05 18:03

机器学习本科课程 实验5 贝叶斯分类

实验1.使用sklearn的GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB完成肿瘤预测任务实验内容：使用GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB
11egativ1ty·2024-02-05 13:43

机器学习本科课程 实验6 聚类实验

第一题：使用sklearn的DBSCAN和AgglomerativeClustering完成聚类实验内容：使用sklearn的DBSCAN和AgglomerativeClustering在两个数据集上完成聚类任务对聚类结果可视化对比外部指标
11egativ1ty·2024-02-05 13:43

梯度提升树系列1——梯度提升树（GBDT）入门：基本原理及优势

1.2.3集成预测2.GBDT的优势2.1高精度预测能力2.2对各种类型数据的适应性2.3在数据不平衡情况下的优势2.4鲁棒性与泛化能力2.5特征重要性评估2.6高效处理大规模数据3.与其他算法的比较3.1与随机森林的比较
theskylife·2024-02-05 13:04

（4）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-回归、分类模型汇总

codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621https://codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621本篇主要介绍决策树、随机森林
代码骑士·2024-02-05 13:59

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（六）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十四章：使用卷积神经网络进行深度计算机视觉尽管IBM的DeepBlue超级计算机在1996年击败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫，但直到最近计算机才能可靠地执行看似微不足道的任务，比如在图片中检测小狗或识别口语。为什么这些任务对我
绝不原创的飞龙·2024-02-05 13:54

2024美赛E题成品论文30页+完整数据集+配套代码+答疑

其次，我们通过随机森林回归模型探讨了社区建筑物抗灾能力的关键特征。针对可能不适合承保的社区，我们提出了灾害准备计划、文化财产保护等建
2023数学建模国赛比赛资料分享·2024-02-05 13:17

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（一）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0前言机器学习海啸2006年，GeoffreyHinton等人发表了一篇论文，展示了如何训练一个能够以最先进的精度（>98%）识别手写数字的深度神经网络。他们将这种技术称为“深度学习”。深度神经网络是我们大脑皮层的（非常）简化模型，由一
绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:51

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（四）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第二部分：神经网络和深度学习第十章：使用Keras入门人工神经网络鸟类启发我们飞行，牛蒡植物启发了钩带，自然启发了无数更多的发明。因此，看看大脑的结构以获取如何构建智能机器的灵感似乎是合乎逻辑的。这就是激发人工神经网络（ANNs）的逻
绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:51

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（三）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第六章：决策树决策树是多功能的机器学习算法，可以执行分类和回归任务，甚至多输出任务。它们是强大的算法，能够拟合复杂的数据集。例如，在第二章中，你在加利福尼亚住房数据集上训练了一个DecisionTreeRegressor模型，完美拟合
绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:10

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（八）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十八章：强化学习强化学习（RL）是当今最激动人心的机器学习领域之一，也是最古老的之一。自上世纪50年代以来一直存在，多年来产生了许多有趣的应用，特别是在游戏（例如TD-Gammon，一个下棋程序）和机器控制方面，但很少成为头条新闻。
绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:10

机器学习本科课程 实验3 决策树处理分类任务

实验3.1决策树处理分类任务使用sklearn.tree.DecisionTreeClassifier完成肿瘤分类（breast-cancer）计算最大深度为10时，十折交叉验证的精度(accuracy
11egativ1ty·2024-02-05 08:05

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（七）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十六章：使用RNN和注意力进行自然语言处理当艾伦·图灵在1950年想象他著名的Turing测试时，他提出了一种评估机器匹配人类智能能力的方法。他本可以测试许多事情，比如识别图片中的猫、下棋、创作音乐或逃离迷宫，但有趣的是，他选择了一
绝不原创的飞龙·2024-02-05 07:27

【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（代码文档已分享）

可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。
程序员一诺·2024-02-05 05:52

数据分析：当当网书籍数据可视化分析

专栏案例：《数据可视化分析》数据分析：某电商优惠卷数据分析数据分析：旅游景点销售门票和消费情况分析数据分析：消费者数据分析数据分析：餐厅订单数据分析数据分析：基于随机森林
i阿极·2024-02-05 04:57

随机森林回归器

文章目录前言一、重要参数criterion二、重要属性和接口三、随机森林回归用法总结前言所有的参数，属性与接口，全部和随机森林分类器一致。
功夫大笨鲨·2024-02-04 23:32

随机森林回归参数详解

随机森林回归参数详解类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构
今天也要加油丫·2024-02-04 23:32

sklearn实现数据标准化（Standardization）和归一化（Normalization）

标准化（Standardization）sklearn的标准化过程，即包括Z-Score标准化，也包括0-1标准化，并且即可以通过实用函数来进行标准化处理，同时也可以利用评估器来执行标准化过程。
恒c·2024-02-04 23:02

数据处理方法--OneHotEncoder独热编码

一般过程对于独热编码的过程，我们可以通过pd.get_dummies函数实现，也可以通过sklearn中OneHotEncoder评估器（转化器）来实现。
恒c·2024-02-04 23:01

集成学习Bagging方法（随机森林实现巨简代码实现）

准备工作、导入库importnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportmatplotlibasmlpimportseabornassnsimportre,pip
恒c·2024-02-04 23:31

随机森林超参数的网格优化（机器学习的精华--调参）

随机森林超参数的网格优化（机器学习的精华–调参）随机森林各个参数对算法的影响影响力参数⭐⭐⭐⭐⭐几乎总是具有巨大影响力n_estimators（整体学习能力）max_depth（粗剪枝）max_features
恒c·2024-02-04 23:31

随机网格搜索RandomizedSearchCV

随机网格搜索的原理在sklearn中，随机抽取参数子空间并在子空间中进行搜索的方法叫做随机网格搜索RandomizedSearchCV。
恒c·2024-02-04 23:31

随机森林回归器的参数详解

整体参数分类类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构criterion,max_depth,min_samples_split,min_samples_leaf,min_weight_fraction_leaf,max_leaf_nodes,min_i
恒c·2024-02-04 23:01

从决策树到随机森林再到GBDT，模型是怎么优化的？

但是随机森林和GBDT的模型往往能能获得比决策树更优的模型结果，难道说信息增益理论并不能得到最大的信息量吗？首先我们来看为什么随机森林能够获得比单棵树更优的结果。
噶噶~·2024-02-04 21:45

XGboost常见特征处理及其他问题

（1）形式上Bagging：基本学习器之间不存在强依赖关系、必须并行生成的序列化方法；例如：随机森林bagging主要关注降低方差Boosting：基本学习器间存在强依赖关系、可
噶噶~·2024-02-04 21:14

python实现K-means的代码

importpandasaspdfromdatetimeimport*fromsklearn.clusterimportKMeansfromscipy.spatial.distanceimportcdistimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimport
噶噶~·2024-02-04 21:14

python绘制决策树

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportexport_graphvizfromIPython.displayimportImageimpor
噶噶~·2024-02-04 21:41

网友指出sklearn版本bug，你的实验结果很可能是错的。。。

B站：啥都会一点的研究生公众号：啥都会一点的研究生有网友指出，如果你正在使用或可能使用从1.3.0开始的任何1.3.x系列Scikit-Learn版本，代码中有包含对classification_report()、f1_score()或fbeta_score()的任何调用并且包含参数zero_division=1.0或zero_division=np.nan，那么得到的结果极大概率是错误的，如>>
啥都生·2024-02-04 15:40

2024数学建模美赛B题参考思路+代码+论文

在此背景下，本文主要研究了在大雾情况下能见度主要影响因素和诸多估计方法，对给定数据进行了细致处理，并综合运用主成分分析、多元回归分析、预训练模型图像特征提取、随机森林深度学习算法、LSTM神经网络、摄像机标定算法等统计与算法
2024数学建模·2024-02-04 11:22

2024美赛选题建议+ABCDEF思路分享

需要去找到合适的数据对物种发展规律进行研究，结合生态学原理和动力学理论，建立描述种群、资源、环境之间相互作用的动态模型，比如说生存分析、Lotka-Volterra竞争模型，但如果使用常见的机器学习模型如神经网络、随机森林等可以用来预测种群数量和性比
建模忠哥小师妹·2024-02-04 11:19

[Python] scikit-learn中数据集模块介绍和使用案例

sklearn.datasets模块介绍在scikit-learn中，可以使用sklearn.datasets模块中的函数来构建数据集。这个模块提供了用于加载和生成数据集的函数。
老狼IT工作室·2024-02-04 10:43

GEE随机森林法报错user memory limit exceeded!

最近基于GEE平台进行随机森林法监督分类，但是总是报同一个错：ERROR：usermemorylimitexceeded!
国家一级保护咸鱼·2024-02-04 09:18

机器学习 | 如何利用集成学习提高机器学习的性能？

目录初识集成学习Bagging与随机森林OttoGroupProduct(实操)Boosting集成原理初识集成学习集成学习（EnsembleLearning）是一种通过组合多个基本模型来提高预测准确性和泛化能力的机器学习方法
亦世凡华、·2024-02-04 06:23

sklearn缺失值处理：SimpleImputer模块 补全缺失值

文章目录SimpleImputer参数详解参数含义常用方法sklearn.impute工具介绍SimpleImputer参数详解classsklearn.impute.SimpleImputer(*,missing_values
Cachel wood·2024-02-04 01:51

人工智能深度学习发展历程-纪年录

时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络，序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001随机森林
犟小孩·2024-02-03 19:37

shap，一个神奇的 python 库

SHAP库特别适用于解释复杂的机器学习模型，如随机森林、梯度增强机和深度神经网络。为什么可解释性很重要？可解释性在机器学习中至关重要，主要是因为：‍‍模型透明度
Python_P叔·2024-02-03 14:33

机器学习入门-----sklearn

机器学习基础了解概念机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来定义：从数据中自动分析获得模型，并利用模型对特征数据【数据集：特征值+目标值构成】进行预测算法数据集的目标值是类别的话叫做分类问题；目标值是连续的数值的话叫做回归问题；统称监督学习；另一类是无监督学习，这一类的数据集没有目标值，典型：聚类；做什么可以进行传统预测、图像识别、自然语言处理传统预测店铺销量预测、量化
辣椒酱.·2024-02-03 07:30

kmeans聚类代码

中间有图显示有点问题，但是不影响最后结果的输出importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningsfromsklearn.clusterimportKMeanswarnings.filterwarnings
kelly1250230225·2024-02-03 07:59

机器学习-线性回归【手撕】

决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans的目标根本不是求解出标签，注意加以区别。
alstonlou·2024-02-03 07:23

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging
ixtgtg·2024-02-03 07:51

sklearn.preprocessing 标准化、归一化、正则化

文章目录数据标准化的原因作用归一化最大最小归一化针对规模化有异常的数据标准化线性比例标准化法log函数标准化法正则化Normalization标准化的意义数据标准化的原因某些算法要求样本具有零均值和单位方差；需要消除样本不同属性具有不同量级时的影响：①数量级的差异将导致量级较大的属性占据主导地位；②数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢；③依赖于样本距离的算法对于数据的数量级非常敏感。在不同的问题中，
Cachel wood·2024-02-03 07:35

CountVectorizer与TfidfVectorizer

导入fromskleran.feature_extraction.textimportCountVectorizer,TfidfTransformerfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerCountVectorizer
卷心菜呀·2024-02-03 06:53
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