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随机森林回归模型
数据挖掘导论
答:
常见的监督学习:K—近邻(KNN)、线性
回归
(回归)、逻辑回归(分类
模型
)、支持向量机、决策树和
随机森林
、神经网络 常见的无监督学习:1、聚类算法:k-平均算法(k—means)、密度聚类算法、最大期望值算法;2、降维:主成分分析(PCA),关联规则学习——Apriori 1、一级指标 a、混淆矩阵:混淆矩阵...
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。
大数据建模需要学习哪些?
答:
学习大数据建模,首要任务是储备扎实的理论知识。这包括:计算机基础:理解数据处理的基本流程和架构数据分析软件:掌握R、Python等工具,如Python的Pandas和NumPy库机器学习基础:掌握线性
回归
、
随机森林
等
模型
的基本原理统计分析:理解描述性与推断性统计,以及基本的计量模型数据库基础:精通SQL查询语言和数据库...
python数据建模的一般过程
答:
4. 特征提取:根据研究问题和数据特点,从数据中提取出有用的特征。这可能包括数值特征、分类特征、时间序列特征等。可以使用Python的sklearn库进行特征提取。5.
模型
选择与训练:根据研究问题和数据特点,选择合适的机器学习模型进行训练。常见的机器学习模型包括线性
回归
、逻辑回归、决策树、
随机森林
、神经...
用python进行数据建模一般过程是什么?
答:
4. 特征提取:根据研究问题和数据特点,从数据中提取出有用的特征。这可能包括数值特征、分类特征、时间序列特征等。可以使用Python的sklearn库进行特征提取。5.
模型
选择与训练:根据研究问题和数据特点,选择合适的机器学习模型进行训练。常见的机器学习模型包括线性
回归
、逻辑回归、决策树、
随机森林
、神经...
预测学研究的方法有哪些?
答:
(3) 灰色预测法:针对部分信息已知、部分信息未知的灰色系统,通过建立灰色
模型
(如GM(1,1)模型)来预测未来的发展趋势。这种方法适用于小样本、不确定性较大的情况。模拟人脑的信息处理过程,实现对未来的预测。(5) 机器学习预测法:利用机器学习算法(如支持向量机、
随机森林
、梯度提升树等)对历史...
人工智能与机器学习有哪些不同
答:
神经网络的
回归
在2000年代早期,随着大容量数据时代大量的细粒度事件数据的收集,随着云计算和大规模并行处理基础设施的进步,机器处理能力得到了极大的提高。我们不再局限于低功耗/简单的
模型
。例如,当今最流行的两种主流机器学习模型是
随机森林
和梯度增强树。然而,尽管它们都非常强大,并提供非线性模型拟合...
特征选择
答:
可以看出,L2正则化对于特征选择来说一种稳定的
模型
,不像L1正则化那样,系数会因为细微的数据变化而波动。所以L2正则化和L1正则化提供的价值是不同的,L2正则化对于特征理解来说更加有用:表示能力强的特征对应的系数是非零。
随机森林
具有准确率高、鲁棒性好、易于使用等优点,这使得它成为了目前最流行...
为什么要学习深度学习?
答:
用数据进行学习的目标是预测响应变量或者用一组给定的属性对响应变量分类。这与线性回归有点类似,在线性回归中,用一组独立变量(也叫属性或特征)通过一个线性模型来预测因(响应)变量。不过,传统的线性
回归模型
并不被视为深度学习,因为它们没有对数据进行多层的非线性变换。其他流行的数据学习技术有决策树(...
随机森林
里的incnodepurity值是越大越好吗
答:
Random Forest的结果里的IncNodePurity是Increase in Node Purity的简写,表示节点纯度的增加。节点纯度越高,含有的杂质越少(也就是Gini系数越小)。与
回归
树相似,分类树的目标是把数据划分为更小、同质性更强的组,同质意味着分裂的节点更纯,即在每个节点有一个类的样本比例很大。
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