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随机森林用来解决什么问题
用于
数据挖掘的分类算法有
哪些
,各有何优劣
答:
另一个缺点是容易过拟合,但这也就是诸如
随机森林
(或提升树)之类的集成方法的切入点。另外,随机森林经常是多分类
问题
的赢家(通常比支持向量机好上那么一点),它快速并且可调,同时你无须担心要像支持向量机那样调一大堆参数,所以随机森林相当受欢迎。4. 支持向量机 高准确率,为避免过拟合提供了...
如何利用机器学习算法预测股市短期波动性?
答:
2.支持向量机:支持向量机通过构建决策边界来寻找预测模式。它们可以使用监督学习的方法,通过识别价格模式来预测未来价格变化。3.
随机森林
:随机森林是一种集成学习算法,它利用不同的决策树模型来进行预测。随机森林可以通过识别价格模式来预测未来价格变化。4.时间序列模型:时间序列模型是一种专门
用于
预测...
集成学习的常用方法
答:
以上这些方法都有其独特的特点和适用场景。选择适合的集成学习方法取决于
问题
的性质、数据的特点以及算法的可行性。在实践中,通常需要通过交叉验证等方法来评估和选择最佳的集成学习方法。集成学习的应用 1、机器学习分类问题:集成学习可
用于解决
分类问题。通过结合多个基学习器的预测结果,能够提高分类准确性...
线上酒店用户流失分析预警
答:
该模型可以直接上线
用于
用户流失预测。 5.8 影响客户流失的关键因素 用
随机森林
分析影响客户流失的因素:使用feature_importance方法,可以得到特征的重要性排序。 最重要的前10个特征: 年访问次数、一年内距上次访问时长、昨日访问当前城市同入住日期的app uv数、一年内距离上次下单时长、昨日提交当前城市同入住日期的...
论文中某个变量的测度
什么
意思?
答:
改领域目前在经济学科和管理学科都受到了重视,著名文献包括但不限于:Vasilios, Thephilos 和 Periklis (2015) 检验了预测每日和每月汇率时,机器学习方法的精度;Wager 和 Athey (2018) 提出了
随机森林
的变形方法,估计随机效应;Ban, Karoui 和 Lim (2018) 用机器学习算法做投资组合优化,等等。 本文提出的混合策略,...
调参是
什么
答:
模型调参,第一步是要找准目标:我们要做
什么
?一般来说,这个目标是提升某个模型评估指标,比如对于
随机森林
来说,我们想要提升的是模型在未知数据上的准确率(由score或oob_score_来衡量)。找准了这个目标,我们就需要思考:模型在未知数据上的准确率受什么因素影响?在机器学习中,我们
用来
衡量模型在...
判别式是
什么
意思
答:
判别式常用于机器学习、模式识别、数据挖掘等领域中的分类
问题
中。它的核心思想是通过利用历史数据和已知的类别标签来构建一个函数,通过将输入样本映射到这个函数得到它的类别标签或者属性。常见的判别式算法包括K-最近邻算法、支持向量机、决策树、
随机森林
等。这些算法都可以
用于
分类问题,通过构建不同的...
"如何利用机器学习算法预测股价波动情况?"
答:
以下是一些常用的机器学习算法,可以
用于
预测股价波动情况: 1. 线性回归模型:线性回归模型是一种简单有效的机器学习算法,可以
用来
建立股价和某些指标之间的线性关系。例如,可以使用历史股价数据来训练一个线性回归模型,然后用该模型来预测未来股价的走势。 2.
随机森林
模型:随机森林是一种基于决策树...
Bagging和Boosting的概念与区别
答:
随机森林
(Random Forests)随机森林是一种重要的基于Bagging的集成学习方法,可以
用来
做分类、回归等
问题
。如果用全样本去训练m棵决策树显然是不可取的,全样本训练忽视了局部样本的规律,对于模型的泛化能力是有害的 随机森林有许多优点:具有极高的准确率 随机性的引入,使得随机森林不容易过拟合 随机性...
rf表示
什么
意思?
答:
建筑施工图纸里面的RF表示人防或者屋顶。建筑施工图纸字母一般是拼音的开头字母。前面的字母(M)就是汉语拼音的缩写,后面的数字(1或2...)是排列的序号,除了这个门(M),窗(C),还有别的,如防火窗(FHC-1或FH-1),门联窗(MLC-1),推拉门(TLM-1),凸窗(TC-1),高窗(GC)等等. M就是门,C就是...
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