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随机森林回归预测模型
特征筛选(
随机森林
)
答:
随机森林能够度量每个特征的重要性,我们可以依据这个重要性指标进而选择最重要的特征。sklearn中已经实现了用随机森林评估特征重要性,在训练好
随机森林模型
后,直接调用feature_importan ces 属性就能得到每个特征的重要性。一般情况下,数据集的特征成百上千,因此有必要从中选取对结果影响较大的特征来进行...
人工智能十大算法
答:
8、人工智能十大算法——
随机森林
计算方法 随机森林是一种有监督学习计算方法,基于决策树为学习器的集成学习计算方法。随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和
回归
上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表集成学习技巧水平的方法”。随机森林拥有广泛的使用未来,从市场营销...
python
随机森林
分类
模型
,测试集和训练集的样本数没有准确按照70%和30%...
答:
进行比例划分的时候 从 int 型 转化为了 float 型, float型总是会有微小的误差的,这个不是大问题。比如你输入 1- 0.9 , 可能返回 0.1, 也可能返回0.09999999 或者 0.100000000001 , 这是计算机存储机制导致的。
随机森林
进行特征重要性度量的详细说明
答:
所谓袋外数据是指,每次建立决策树时,通过重复抽样得到一个数据用于训练决策树,这时还有大约1/3的数据没有被利用,没有参与决策树的建立。这部分数据可以用于对决策树的性能进行评估,计算
模型
的
预测
错误率,称为袋外数据误差。 这已经经过证明是无偏估计的,所以在
随机森林
算法中不需要...
对于自相关严重的序列如何提高
预测
精度
答:
6.交叉验证:通过使用交叉验证,你可以评估
模型
的
预测
能力,并识别是否存在过拟合。交叉验证可以帮助你确定模型对未见过的数据的预测能力。7.使用更复杂的模型:如果简单的ARIMA模型无法提供足够的精度,你可以尝试使用更复杂的模型,如神经网络、支持向量机(SVM)或者
随机森林
等。
如何利用机器学习算法
预测
股票价格走势?
答:
2. 数据预处理:对数据进行清洗、去噪、缺失值填充、特征工程等处理,以提高
模型
的准确性。3. 特征选择:根据业务需求和数据分析结果,选择对股票价格走势
预测
有影响的特征。4. 模型选择:选择适合股票价格预测的机器学习算法,比如线性
回归
、支持向量机、决策树、
随机森林
等。5. 模型训练:使用历史数据...
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...
关于bagging算法的描述,正确的有
答:
2、回归问题:Bagging算法也可以用于构建强大的
回归模型
,提升回归的精度。在处理复杂问题时,决策树的表现通常较好,通过Bagging算法可以进一步提升决策树的性能。3、其他应用:Bagging算法可以与其他机器学习算法相结合,形成更强大的模型,如
随机森林
等。4、集成学习:Bagging算法是集成学习的一种方法,它可以...
请教在R语言里面如何计算
随机森林模型
的p值?
答:
arrStr[i]=String.valueOf(arrChar[i]);}for (String i: arrStr ){if (i.matches(E1)){ countH++;}if (i.matches(E2)){ countE++;}
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...
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