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数据森林模型
调参是什么
答:
我们也许无法学到高手们多年累积的经验,但我们可以学习他们对
模型
评估指标的理解和调参的思路。那我们首先来讲讲正确的调参思路。模型调参,第一步是要找准目标:我们要做什么?一般来说,这个目标是提升某个模型评估指标,比如对于随机
森林
来说,我们想要提升的是模型在未知
数据
上的准确率(由score或oob_...
数学建模求解
答:
开始时
森林
中的树木有着不同的高度。我们希望能找到一个方案,在维持收获的前提下,如何砍伐树木,才能使被砍伐的 树木获得最大的经济价值。1.
模型
假设我们把森林中的树木按高度分为n类,第1类树木的高度为[0,h1],它是树木的幼苗,其经济价值为p1=0,第k类 树木的高度为[hk-1,hk],每...
不同树
模型
重要性计算方法总结
答:
2. 树
模型
特征重要性判定 2.1 Random forest (Bagging)[if !supportLists]l [endif]OOB:上面已经介绍了 [if !supportLists]l [endif]Gini:就是看每个特征在随机
森林
中的每颗树上做了多大的贡献,然后取个平均值,最后比一比特征之间的贡献大小。Sklearn里面的Gini指数和信息熵,...
风控
数据
分析中的规则与
模型
答:
当然两者也并不是泾渭分明的,比如大名鼎鼎的决策树模型其实就是一系列复杂的阈值规则组成的,随机
森林模型
又是由决策树模型投票产生的。在处理相对复杂的
数据
分析问题时我更倾向于通过模型来解决,而相对简单快捷的阈值规则也有其一定的用武之地。
在
数据
分析中,我们常常如何处理有序分类变量?
答:
6.生存分析:将有序分类变量作为生存时间的分组变量,建立生存分析模型,以研究其对生存时间的影响。7.聚类分析:将有序分类变量作为聚类变量,对
数据
进行聚类分析,以发现潜在的类别结构。8.决策树和随机森林:将有序分类变量作为特征变量,建立决策树或随机
森林模型
,以进行分类或预测任务。9.主成分分析...
无序分类变量在统计学中有什么重要性?
答:
6.聚类分析:无序分类变量可以用于将相似的对象归为一类。例如,我们可以通过层次聚类或K-means聚类将客户分为不同的群体,以便更好地满足他们的需求。7.决策树和随机森林:无序分类变量可以用于构建决策树和随机
森林模型
,以预测新
数据
的类别。这些模型可以用于解决分类问题,如信用评分、疾病诊断等。8....
随机
森林
预测效果图怎么分析
答:
1、首先,分析随机
森林
预测效果图的特征。2、其次,对随机森林预测效果图的
模型
效果进行分析。3、最后,分析随机森林预测效果图的高维度
数据
。
在
数据
结构当中
森林
是指什么?叶子是指什么?根是指什么?权是指什么...
答:
森林
:是m(m>=0)棵互不相交的树的集合.对树中每个结点而言,其子树的集合即为森林.叶子:度为0的结点称为叶子或终端结点(结点拥有的子树数称为度)根:位于第一层的结点就是根,每棵树有且仅有一个根.权:与图的边或弧相关的数叫做权.一般标在路径的上面.权可以表示从一个顶点到另一个顶点的...
如何利用机器学习和人工智能提高金融预测的准确率和效率?
答:
选择合适的算法:不同的金融预测问题需要不同的机器学习算法,如线性回归、逻辑回归、决策树、随机
森林
等。需要根据问题类型和
数据
特征选择最适合的算法。
模型
调优:通过调整算法超参数等措施来优化模型性能。例如,使用交叉验证方法来确定最佳超参数,或使用特征选择方法来减少过拟合。时间序列分析:金融市场...
科研中常用的十种
数据
降维方法(建议收藏)
答:
降维的必要性源于高维
数据
的挑战:信息量虽大,却隐藏着计算的繁琐和冗余的困扰。降维旨在适应实验需求,抓住数据的“骨架”,避免维度灾难,揭示出数据的真正面貌。降维的目标明确:去除冗余,凸显独立特征,提升
模型
预测能力,节省存储空间,以及实现数据的可视化展现。它是一场与维灾难的战斗,也是一场寻找...
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