包含标签:随机森林 的文章
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Python利用线性回归、随机森林等对红酒数据进行分析与可视化实战(附源码和数据集 超详细)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 下面对天池项目中的红酒数据集进行分析与挖掘 实现步骤 1:导入模块 2:颜色和打印精度设置 3:获取数…… -
【Python】随机森林预测
文章目录 前言 一、为什么要使用RF 1.优点: 2.缺点: 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 3.缺失值数据处理 4.哑变量数据的处理 5.特征变量 6.建模 7…… -
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决策树和随机森林的python实现
文章目录 决策树 实现方法 测试 更好地展示结果 调参 调整max_depth scoring 利用GridSearchCV确定最佳max_depth min_samples_split min_impurity_decr…… -
【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战(附源码和数据集)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 超参数调优 超参数调优需要依靠试验的方法,以及人的经验。对算法本身的理解越深入,对实现算法的过程…… -
基于随机森林、svm、CNN机器学习的风控欺诈识别模型
在信息爆炸时代,“信用”已成为越来越重要的无形财产。 ”数据风控“的实际意义是用DT(Data Technology)识别欺诈,将欺诈防患于未然,然后净化信用体系。 最…… -
猿创征文|机器学习实战(8)——随机森林
目录 1 随机森林 2 极端随机树 3 特征重要性 4 提升法 4.1 AdaBoost 4.2 梯度提升 机器学习实战(7)中我们已经提到,随机森林是决策树的集成,通常用baggin…… -
猿创征文|机器学习实战(7)——集成学习
目录 1 投票分类器 2 bagging and pasting 3 包外评估 4 疑问解答 如果我们聚合一组预测器的预测,得到的预测结果会比最好的单个预测器要好,这样的一组预测……