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随机森林模型数据要求
简述
数据
挖掘中
随机森林
算法的原理,优点和主要参数
答:
随机森林
的原理是先在每个决策树中随机选择特征、特征值对
数据
进行划分,然后每棵决策树给出预测结果,最后通过投票结果确定最终的预测结果。优点是算法稳定,预测准确,而且可以处理缺失值,计算结果可解释性强。主要参数有决策树数目、特征选择策略、内部节点再划分最小样本数、叶子节点最小样本数等。拓展:...
简述
数据
挖掘中
随机森林
算法的原理,优点和主要参数
答:
2、(1)
随机森林
在解决回归问题时,并没有像它在分类中表现的那么好,这是因为它并不能给出一个连续的输出。当进行回归时,随机森林不能够作出超越训练集
数据
范围的预测,这可能导致在某些特定噪声的数据进行建模时出现过拟合。3、它的工作原理主要是生成多个分类器或者
模型
,各自独立地学习和作出预测。...
随机森林
调参尝试和总结和真实
数据
结果
答:
随机森林
的基本在此就不进行赘述了,主要针对调参实践进行总结和自己体会,从而更好的理解
模型
和
数据
。 主要针对树深(maxDepth)、各叶节点最少样本数(minInstances),树颗数(numTrees),最小信息增益(minInfoGa...
编写用
森林
算法预测心脏病概概率问题?
答:
首先,
你需要一个包含心脏病患者和非患者的数据集
。你可以从公开数据集或Kaggle等平台获取这些数据。对数据进行清洗,处理缺失值,将类别变量转换为数值型,以便随机森林模型能够处理。随机森林模型:随机森林是一种集成学习方法,它由多个决策树组成。每个决策树都是基于不同的随机样本和特征构建的。通过训练...
随机森林
可以用面板
数据
嘛
答:
可以。
随机森林
是一个包含多个决策树的分类器,其因子和收益率
数据
是面板数据,所以可以使用面板数据。随机森林是一个高度灵活的机器学习方法,拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险。
随机森林
答:
(1) 不
要求
是线性特征,比如逻辑回归很难处理类别型特征 ,而树
模型
,是一些决策树的集合,可以很容易的处理这些情况。 (2) 由于算法构建的过程,这些算法很容易处理高维的
数据
,大量的训练数据的场景 。 极端随机树是
随机森林
的一个变种,原理几乎和RF一模一样,仅有区别有: (1)对于每个决策树的训练集,RF采用的是随...
spss
随机森林
运行错误,显示输出值只有一个值?
答:
数据
缺失:如果你的样本数据存在缺失值,可能会导致
随机森林
无法训练出有效的
模型
。可以尝试填充缺失值或者删除含有缺失值的样本来解决这个问题。数据分布不均匀:如果你的样本数据分布不均匀,可能会导致随机森林无法训练出有效的模型。可以尝试重新采样或者使用权重来解决这个问题。如果你仍然无法解决问题,建议...
随机森林
进行特征重要性度量的详细说明
答:
2)
随机
对袋外
数据
OOB所有样本的特征X加入噪声干扰(可以随机改变样本在特征X处的值),再次计算袋外数据误差,记为errOOB2。3)假设
森林
中有N棵树,则特征X的重要性=∑(errOOB2-errOOB1)/N。这个数值之所以能够说明特征的重要性是因为,如果加入随机噪声后,袋外数据准确率大幅度下降(即errOOB2...
15个样本能做
随机森林
吗
答:
不能,太少了,最少都要150个 补充材料
随机森林
关键是让每一棵树随机地得到一部分样本的一部分特征来构建这棵树。每一棵树都无法得到样本集的所有信息。我通常是有放回地抽样,一棵树抽一个比例的样本出来。特征也按一个比例随机选择。这两个比例设为多少就看你的实际情况了,跟
数据
有关。我通常...
特征筛选(
随机森林
)
答:
随机森林能够度量每个特征的重要性,我们可以依据这个重要性指标进而选择最重要的特征。sklearn中已经实现了用随机森林评估特征重要性,在训练好
随机森林模型
后,直接调用feature_importan ces 属性就能得到每个特征的重要性。一般情况下,
数据
集的特征成百上千,因此有必要从中选取对结果影响较大的特征来进行...
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