66问答网
所有问题
当前搜索:
随机森林用来解决什么问题
计算机中,算法指的是
解决
某一
问题
的有限运算序列,它必须具备
什么
答:
计算机中,算法指的是
解决
某一
问题
的有限运算序列,它必须具备确定性、有效性、有穷性、0个或者多个输入、1个或者多个输出。算法中的指令描述的是一个计算,当其运行时能从一个初始状态和(可能为空的)初始输入开始,经过一系列有限而清晰定义的状态,最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个...
数据清洗
答:
解决
高维度
问题
解题思路:降维,方法包括但不限于:主成分分析
随机森林
解决维度低或缺少维度问题 解题思路:抽象,方法包括但不限于:各种汇总,平均、加总、最大、最小等 各种离散化,聚类、自定义分组等 解决无关信息和字段冗余 解决方法:剔除字段 解决多指标数值、单位不同问题 解决方法:归一化...
大数据模型建模方法
答:
3. 模型选择:根据数据的特点和
问题
需求,选择合适的模型进行建模。例如,如果你需要
解决
分类问题,可以使用逻辑回归、支持向量机、决策树或
随机森林
等模型;如果你需要解决回归问题,可以使用线性回归、岭回归、梯度提升机等模型。4. 参数优化:选择好模型后,需要对模型的参数进行优化,以提高模型的性能。
什么
是回归
问题
?
答:
常见的回归模型还包括多元线性回归、岭回归、Lasso回归、支持向量回归(SVR)、决策树回归、
随机森林
回归和神经网络回归等。每种模型都有其适用的数据类型和
问题
类型。四、回归问题的评估指标 为了评估回归模型的性能,常用的评估指标包括均方误差(Mean Squared Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Squared ...
什么
是回归
问题
?
答:
常见的回归模型还包括多元线性回归、岭回归、Lasso回归、支持向量回归(SVR)、决策树回归、
随机森林
回归和神经网络回归等。每种模型都有其适用的数据类型和
问题
类型。四、回归问题的评估指标 为了评估回归模型的性能,常用的评估指标包括均方误差(Mean Squared Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Squared ...
回归模型是
什么
?
答:
常见的回归模型还包括多元线性回归、岭回归、Lasso回归、支持向量回归(SVR)、决策树回归、
随机森林
回归和神经网络回归等。每种模型都有其适用的数据类型和
问题
类型。四、回归问题的评估指标 为了评估回归模型的性能,常用的评估指标包括均方误差(Mean Squared Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Squared ...
数据处理的特点是( )。
答:
数据处理的特点是数据输入输出量大,计算相对简单。查看预测变量的样本分布,发现是一个不平衡的数据,这在现实中也是经常遇见的,对于不平衡的数据分布,处理办法也有很多。其中有种boosting的方法在机器学习中是很常见的概念,
随机森林
就是类似,给予不同树不同权重。机器学习类别不平衡处理之欠采样(under...
什么
是回归
问题
答:
常见的回归模型还包括多元线性回归、岭回归、Lasso回归、支持向量回归(SVR)、决策树回归、
随机森林
回归和神经网络回归等。每种模型都有其适用的数据类型和
问题
类型。四、回归问题的评估指标 为了评估回归模型的性能,常用的评估指标包括均方误差(Mean Squared Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Squared ...
大数据分析需要
哪些
工具
答:
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品,提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整
解决
方案,也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似,都主张可视化的探索性分析,有点像加强版的数据透视表。上手简单,可视化库丰富。可以充当数据报表的门户,也可以...
数据挖掘需要
哪些
技能?
答:
机器学习是数据挖掘的最重要部分之一。 机器学习算法可建立样本数据的数学模型,来进行预测或决策, 深度学习是更广泛的机器学习方法系列中的一部分。这部分的学习主要分两块,一是掌握常见机器学习算法原理,二是应用这些算法并
解决问题
。统计学知识 数据挖掘是一个交叉学科,不仅涉及编程和计算机科学,还...
<涓婁竴椤
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
其他人还搜