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随机森林用来解决什么问题
随机森林
预测结果应该出来啥
答:
随机森林
基于决策树,随机森林既对数据随机抽样N次,训练N颗决策树最后对结果求平均值,所以想了解随机森林,只需了解决策树即可。从直观角度来解释,每棵决策树都是一个分类器(假设现在针对的是分类
问题
),那么对于一个输入样本,N棵树会有N个分类结果。而随机森林集成了所有的分类投票结果,将投票...
什么
是AI算法
视频时间 01:57
什么
是ai算法
答:
AI能量算法又称软计算,是人们受自然规律启发,根据其原理模拟和
解决问题
的算法。决策图表按照某种特征分类,每个节点提问一个问题,然后通过判断把数据分成两类,然后继续提问。这些问题都是从已有的数据中学习来的,当新的数据投入使用时,可以根据这棵树上的问题将数据划分成合适的叶子。2.
随机森林
从源...
如何为分类
问题
选择合适的机器学习算法
答:
缺点:1)不支持在线学习,当有新样本时需要重建决策树。2)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,随机森林适用于很多分类
问题
(通常略优于支持向量机)---快速并且可扩展,不像支持向量机那样调一堆参数。随机森林正渐渐开始偷走它的“王冠”。SVMs 优点:高...
什么
是AI算法
答:
AI能量算法又称软计算,是人们受自然规律启发,根据其原理模拟和
解决问题
的算法。决策图表按照某种特征分类,每个节点提问一个问题,然后通过判断把数据分成两类,然后继续提问。这些问题都是从已有的数据中学习来的,当新的数据投入使用时,可以根据这棵树上的问题将数据划分成合适的叶子。2.
随机森林
从源...
机器学习中常见的算法的优缺点之决策树
答:
另一个缺点就是容易出现过拟合,但这也就是诸如
随机森林
RF之类的集成方法的切入点。另外,随机森林经常是很多分类
问题
的赢家,决策树训练快速并且可调,同时大家无须担心要像支持向量机那样调一大堆参数,所以在以前都一直很受欢迎。那么决策树自身的优点都有
什么
呢,总结下来就是有六点,第一就是决策树...
人工智能算法简介
答:
(Classification and Regression Tree,CART)、迭代Dichotomiser3(Iterative Dichotomiser 3, ID3),C4.5算法(C4.5 Algorithm)、C5.0算法(C5.0 Algorithm)、卡方自动交互检测(Chi-squared Automatic Interaction Detection,CHAID)、决策残端(Decision Stump)、ID3算法(ID3 Algorithm)、
随机森林
(Random Forest)、SLIQ(...
解决
不均衡分类
问题
的框架
答:
如果样本的类别不均衡
问题
难度会增加。对于偏斜的类别分布需要使用特别的方法来改变数据集或学习算法。 面对一个新的分类问题通常会选择
随机森林
或SMOTE等热门方法试一下。另一个方法是搜索描述类似问题的研究文献并尝试文献中的方法。 以上方法可能有效,但是有点漫无目的并非常消耗时间。
解决
新分类问题的最快方法是系统...
机器学习和深度学习的区别是
什么
?
答:
那么
什么
是机器学习呢?一般来说,为了实现人工智能,我们会使用机器学习。我们有几种
用于
机器学习的算法。这些算法有决策树、
随机森林
、人工神经网络。而机器学习有3类学习算法,分别是监督学习、无监督学习、增强学习学习,其中,监督机器学习算法进行预测。此外,该算法在分配给数据点的值标签中搜索模式。...
机器学习有
哪些
算法
答:
B.使用
随机森林
机器学习算法的优点 (1)与决策树机器学习算法不同,过拟合对随机森林不是一个
问题
。没有必要修剪随机森林。 (2)这些算法很快,但不是在所有情况下。随机森林算法当在具有100个变量的数据集的800MHz机器上运行时,并且50,000个案例在11分钟内产生100个决策树。 (3)随机森林是
用于
各种分类和回归任务的...
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