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随机森林具有极好的准确性
论文数据缺失时用什么方法进行估计?
答:
6.基于机器学习的插补法:利用机器学习算法(如决策树、
随机森林
等)来预测缺失值。这种方法可以充分利用已有数据的信息,但需要选择合适的机器学习算法和参数。总之,在处理论文数据缺失问题时,应根据具体情况选择合适的方法。同时,应注意评估不同方法的效果,以确保估计结果
的准确性
和可靠性。
随机森林
回归进行特征重要性排序时,如何同时得知特征x与预测量y之间是...
答:
如何同时得知特征x与预测量y之间是正相关20
随机森林
回归进行特征重要性排序时,如何同时得知特征x与预测量y之间是正相关20 随机森林回归进行特征重要性排序时,如何同时得知特征x与预测量y之间是正相关20 随机森林回归进行特征重要性排序时,如何同时得知特征x与预测量y之间是正相关20 随机森林回归进行特征...
怎么用ai进行数据预测怎么用ai进行数据预测方法
答:
2. 数据预处理:收集到的数据可能需要进行一些预处理,以确保其质量和可用性。这可能包括数据清理、缺失值填充、特征缩放和特征选择等步骤。3. 模型选择:选择适当的AI模型是进行预测的关键步骤。根据预测的特定任务和数据特点,可以选择不同的模型,例如线性回归、决策树、
随机森林
、神经网络等。4. 模型...
请比较k近邻,决策树和朴素贝叶斯这三种分类算法之间的异同点
答:
你将不得不重建决策树。另一个缺点是,容易过拟合,但这也正是诸如
随机森林
(或提高树)之类的集成方法的切入点。另外,随机森林往往是很多分类问题的赢家(我相信通常略优于支持向量机),它们快速并且可扩展,同时你不须担心要像支持向量机那样调一堆参数,所以它们最近似乎相当受欢迎。
如何利用机器学习和人工智能算法来优化投资组合的选取和管理?_百度...
答:
解释性与合规性:由于金融领域对模型的解释性和合规性有严格要求,因此在开发机器学习模型时,需要确保模型的决策过程是透明的,并且符合相关法律法规的要求。集成学习:为了提高模型的稳定性和
准确性
,可以考虑使用集成学习方法,如
随机森林
、梯度提升树等,这些方法通过结合多个模型的预测结果来提高整体性能...
什么是图像识别?
答:
4. 后处理:后处理是对分类结果进行进一步优化和调整的步骤。这可以包括去除误检、合并相邻的检测结果等,以提高识别
的准确性
和可靠性。通过这些步骤,传统的图像识别方法能够处理和分析各种类型的图像,并识别出其中的目标和对象。然而,随着深度学习技术的发展,基于神经网络的图像识别方法已经成为主流,并...
算法的描述、特性以及概念
答:
分类:算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法,厄米变形模型,
随机森林
算法。特征:有穷性,算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止;确切性,算法的每一步骤必须有...
算法的描述、特性以及概念
答:
分类:算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法,厄米变形模型,
随机森林
算法。特征:有穷性,算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止;确切性,算法的每一步骤必须有...
随机森林
特征重要性多大是好
答:
这个没有标准。比如,在回归分析中,可决系数R方多大为好?没有标准,只能说越大越好。我想题主是应用RF来筛选特征。这个时侯需从预留多少个特征思考。若需预留10个特征,那么把重要性绝对值最大的10个特征保留下来即可,其他特征也就被剔除了。
随机森林
变量重要性排序时的影响为负值怎么办
答:
换模型。建议先把缺失数据impute出来,试试正常的线性回归lm,看看结果如何。之后再尝试考虑用randomforest,另外也建议用ranger包的ranger函数,又快又高效,数据量大的时候差别很明显。
随机森林
进行特征重要性排序时使用的是置换特征的方式。
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