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随机森林模型的优缺点
机器学习中GBDT和XGBoosts的区别是?
答:
传统GBDT在优化时只用到了一阶导数,而xgboost对代价函数进行了二阶泰勒展开,用到了一阶和二阶导数 xgboost加入了正则项,防止过拟合 shrinkage,相当于学习率,在每完成一次迭代后,会乘上这个系数,削减每棵树的影响 列抽样,借鉴
随机森林的
做法,支持列抽样,不仅能降低过拟合,还能减少计算。
如何利用机器学习算法,准确预测股票市场的波动性?
答:
3.技术分析:利用股票市场的技术指标,例如移动平均线、相对强弱指标等,来分析股票市场的走势和波动性。这些指标可以根据历史的数据进行计算,并且可以提供有用的交易信号。4.基于机器学习的算法:利用机器学习算法,如
随机森林
、支持向量机等,来对股票价格变动进行预测。这些
模型
可以综合考虑多种因素,例如...
机器翻译如何解决数据量小的问题?
答:
我们目标是训练A到C的翻译
模型
,但是A与C的翻译平行语料较少,但是A和B之间的训练语料较多迁移学习(Transfer Learning)的方法: 考虑到不同语种间的翻译任务存在一定相关性,通过迁移学习可以将已经学到的知识分享给新模型从而加快模型训练,避免模型训练从零开始。以A和C的翻译任务为例,首先训练A和B...
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。
无序分类变量在统计学中
有什么
重要性?
答:
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.可视化分析:无序分类变量可以用于创建各种图表和图形,以直观地展示数据的分布和关系。例如,我们可以使用条形图、饼图、箱线图等来表示不同类别的数据。
机器学习第21篇 - 特征递归消除RFE算法 理论
答:
通过上述步骤,RFE不仅帮助我们精简特征,提高模型效率,同时也确保了
模型的
稳健性和准确性。机器学习的学习旅程中,从理解理论到实践应用,RFE算法无疑是构建高效模型的重要工具之一。继续关注我们的系列教程,我们将逐步探索决策树、
随机森林
、ROC/AUC、数据预处理、模型评估等核心概念,带你领略机器学习的...
什么是神经网络
答:
类似其它的机器学习模型(比如决策树、
随机森林
、支持向量机SVM等),神经网络模型构建时首先将数据分为训练集和测试集,训练集用于训练模型,测试集用于测试
模型的
优劣,并且神经网络模型可用于特征重要性识别、数据预测使用,也或者训练好模型用于部署工程使用等。神经网络原理如下:原理上,首先输入特征项X,...
对数据科学家来说最重要的算法和统计
模型
答:
1)回归/分类树(用于高精度、可解释性好、计算费用低的广义线性
模型的
早期推广)2)维数约简(PCA和多样学习方法如MDS和tSNE)3)经典前馈神经网络 4)装袋组合(构成了
随机森林
和KNN回归整合等算法的基础)7)加速整合(这是梯度提升和XGBoost算法的基础)8)参数优化或设计项目的优化算法(遗传算法,量子启发进化...
分类分析
答:
真实值和预测值会形成左图 ABCD 四种可能的组合。评判
模型
预测效果的好坏 时,可用预测的正确数除以总数,即(A+D)/(A+B+C+D)。逻辑回归是一种数据挖掘、机器学习算法(有回归]、分类、聚类等).传统机器学习中的分类算法:逻辑回归、朴素贝叶斯分类、决策树、
随机森林
、支持向量机(SVM)等.深度学习...
mcc偏低是什么意思?
答:
如何提高MCC呢?首先,我们需要认真分析数据特征,从中选取高质量的特征信息,确保特征的相关性和区分度。紧接着,我们需要选择和优化预测模型,使用适合的算法和参数进行模型训练,不断优化模型表现。同时,我们还需要进行交叉验证,确保
模型的
泛化能力。此外,我们可以考虑使用集成学习的方法,如
随机森林
、...
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