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随机森林具有极好的准确性
机器学习一般常用的算法有哪些?
答:
而其中的诀窍在于如何确定数据实例间的相似性。如果属性的度量单位相同,那么最简单的技术是使用欧几里得距离,我们可以根据每个输入变量之间的差值直接计算出来其数值。当然,KNN需要大量内存或空间来存储所有数据,但是只有在需要预测时才执行计算。我们还可以随时更新和管理训练实例,以保持预测
的准确性
。七、...
哪些方法适用于非线性回归模型?
答:
7.支持向量机:支持向量机是一种监督学习方法,可以用于非线性回归和分类问题。它通过寻找最佳超平面来分割数据,并使用核函数来处理非线性关系。8.
随机森林
:随机森林是一种集成学习方法,可以用于非线性回归和分类问题。它通过构建多个决策树并取其平均值来进行预测,从而提高模型
的准确性
和稳定性。
随机森林
如何评估特征重要性
答:
集成学习模型的一大特点是可以输出特征重要性,特征重要性能够在一定程度上辅助我们对特征进行筛选,从而使得模型的鲁棒性更好。
随机森林
中进行特征重要性的评估思想为: 判断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。其中关于贡献的计算方式可以是...
预测模型有哪些
答:
随机森林
:由多个决策树组成的集成模型,通过投票或平均来进行预测,提高了模型的稳定性和
准确性
。梯度提升树(Gradient Boosting Tree):通过迭代地训练一系列弱学习器并优化损失函数,逐步构建强大的预测模型。支持向量机:支持向量机(Support Vector Machine,SVM)通过在不同类别之间找到最佳的超平面来进行...
监督学习算法有哪些
答:
随机森林
:随机森林是一种基于决策树的集成学习算法。它通过将多个决策树结合起来,从而提高预测
的准确性
和鲁棒性。支持向量机网络:支持向量机网络是一种将支持向量机与神经网络相结合的算法。它通过使用神经网络来优化和支持向量机的分类功能,从而提高了分类的精度和性能。以上是常见的几种监督学习算法,...
随机森林的随机性
体现在哪里?
答:
首先,
随机森林的随机性
体现在特征选取的随机性,其次,样本的随机性,采用boostrap的采样思想,每次有放回的从样本中选取特定数量的样本作为样本集
单元无回答的缺失数据处理方法是
答:
更能反映出这些未知数据的真实分布。(2)
随机森林
填补由于在构造决策树过程中,每个分支节点选用随机的部分特征而不是全部特征,所以能很好的应用到高维数据的填补。(3)随机森林算法本身就
具有
很好的分类精度,从而也更进一步确保了得到的填补值
的准确性
和可靠性。2、缺点:解释性比较差。
机器学习新手必看十大算法
答:
随机森林是对这种方法的一种调整,在
随机森林的
方法中决策树被创建以便于通过引入
随机性
来进行次优分割,而不是选择最佳分割点。因此,针对每个数据样本创建的模型将会与其他方式得到的有所不同,不过虽然方法独特且不同,它们仍然是
准确
的。结合它们的预测可以更好的估计真实的输出值。如果你用方差较高的算法(如决策树...
12-分类算法-决策树、
随机森林
答:
随机森林是一个包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。随机森林建立多个决策树的过程:ps:为什么要随机抽样?避免每颗树的训练集的一样,那么最终训练出的上面的分类结果也是完全一样的 随机森林案例:
随机森林的
优点:随机森林几乎没有缺点 ...
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。
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