66问答网
所有问题
当前搜索:
随机森林模型详解
粒子群算法如何优化
随机森林
答:
1、首先对超参数nestimators、maxdepth
随机
初始化一群粒子,计算相应的适应度值。2、通过不断更新粒子的速度和位置来达到最佳的适应度值。3、得到最佳RF
模型
的超参数n_estimators、max_depth,提高RF模型的收敛速度及预测性能。
random_state如何固定
答:
首先,在构建
模型
时 2 然后,在生成数据集时 3 然后,在拆分数据集为训练集、测试集时 4 然后,模型的构建、数据集的生成、数据集的拆分都是一个随机的过程 5 然后,对于
随机森林
这个模型,它本质上是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state参数)可以彻底改变构建的模型 6 然后,固定...
特征值的重要程度筛选用灰色关联分析和
随机森林
选哪个更好?_百度知 ...
答:
优点:不需要大量数据。对数据的分布和完整性要求不高。相对直观简单,易于理解和实施。局限性:分析结果可能受主观因素影响较大。在特征间关系复杂,或特征维度非常高的情况下,效果可能不如基于机器学习的方法。
随机森林
随机森林是一个基于树
模型
的集成学习算法,它通过构建多个决策树来进行分类或回归分析...
extratreeclassifier和randomforestclassifier的区别
答:
2、
随机森林
是在一个随机子集内得到最佳分叉属性,而ET是完全随机的得到分叉值,从而实现对决策树进行分叉的。randomforest的随机包含的意思是:样本随机/特征随机 /参数随机 /
模型随机
(ID3 ,C4.5)extratree随机包含的意思是:特征随机 /参数随机 /模型随机(ID3 ,C4.5) /分裂随机 ...
模型
:
随机森林
是否会过拟合?
答:
结论:
随机森林
会过拟合 1.随着树的增多误差方差减少为0,单偏差仍然存在。2.避免过拟合的方式通过调整参数,如叶子结点的样本数量。Reference:https://mljar.com/blog/random-forest-overfitting/
SVM mode是什么?
答:
然后进行组合使用。机器学习算法常见算法中包括决策树、
随机森林
、贝叶斯等,上述均有良好的可解释性,比如决策树是将特征按分割点不停地划分出类别,随机森林是多个决策树
模型
,贝叶斯模型是利用贝叶斯概率原理进行计算。与上述不同,支持向量机模型是利用运筹规划约束求最优解,而此最优解是一个空间平面,...
为何
随机森林
的机器学习统计
模型
预测法官投票准确率胜过专家?
答:
因为
随机森林
的机器学习统计
模型
进行了大量的数据分析,该模型先学习了1816年到2015年最高法院案例特征与裁决结果之间的关联,然后按年份研究每个案例的特征并预测裁决结果,最后被“投喂”关于该年份裁决结果实际信息的算法升级了预测策略,并继续进行下一年的预测。用计算机算法预测法官行为并不稀奇。2011年,...
随机森林模型
可以与什么并列
答:
多数表决。
随机森林
是一种比较新的机器学习
模型
,属于集成学习方法,和多数表决的原理是一样的,可以并列,都是针对于众多的要点。
机器学习中的“可解释性”该作何解释?
答:
接下来,我们遇见的是“半白箱”模型的代表——随机森林。虽然它是基于决策树的集成学习,但每个决策树的预测结果被整合,赋予了一定的可解释性。以心脏病风险预测为例,
随机森林模型
不仅能提供98%的预测准确率,还能通过输出变量的重要性得分,如胆固醇水平的0.4415分,揭示其对预测结果的显著影响。然而...
随机森林
可以计算每个参数的贡献率吗
答:
可以。在
随机森林
中,可以通过计算每个特征的重要性来估计其对
模型
预测的贡献程度。特征重要性是基于特征在决策树中的节点分裂次数和分裂所获得的信息增益来计算的。因此,特征重要性可以用来衡量每个特征对结果的影响程度,从而可以估计每个参数的贡献率。
棣栭〉
<涓婁竴椤
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜