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随机森林预测模型优缺点
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
算法中不需要再进行交叉验证或者...
线上酒店用户流失分析预警
答:
即根据这个
随机森林模型
召回率可以达到97.8%,流失客户
预测
准确率可以达到93.3%。 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...
【学习笔记】-李宏毅课程-ensemble learning(组合学习)
答:
最终的集成
模型
g(x),其错误率上限等于所有样本权重之和,这个值会在训练过程中逐步降低。除了Adaboost,还有其他如ID3、C4.5、CART、
随机森林
(RF)、梯度提升(GBDT)、XGBoost等模型,它们各自都有独特的特性,通过Voting和Stacking方法整合它们的
预测
结果,共同提升整体性能。
机器学习有哪些算法
答:
朴素贝叶斯是一种简单而强大的
预测
建模算法。6. K 最近邻算法K 最近邻(KNN)算法是非常简单而有效的。KNN 的
模型
表示就是整个训练数据集。7. 学习向量量化KNN 算法的一个
缺点
是,你需要处理整个训练数据集。8. 支持向量机支持向量机(SVM)可能是目前最流行、被讨论地最多的机器学习算法之一。9. 袋装法和
随机森林
...
ROC曲线——相关文献实例、原理和绘制方法
答:
为了确定肠道菌群中的 CAGs 和代谢产物模块是否可以作为鉴别冠心病不同阶段与正常冠状动脉的生物标志物,根据24个 CAGs 和72个血清代谢类型构建了
随机森林
模型对冠心病不同阶段进行分类,并利用 ROC曲线(ROC)曲线对分类进行了检验(详情见“材料和方法”一节)。总共构建了5个
预测模型
(Control vs. CAD, Control vs. SCA...
世界杯夺冠概率是多少?
答:
其中,
随机森林模型
的训练数据来自从 2002 年到 2018 年期间的五届世界杯比赛,以此来
预测
2022 世界杯的最终比赛结果。图|参加本次世界杯的各个国家队获得冠军的概率。预测结果显示,巴西队有 23.5% 的概率进入决赛,夺冠概率为 15%,排名第一;阿根廷的紧随其后,夺冠概率为 11.2%;而夺冠热门前...
...决策论、神经网络等5个算法的使用范围及
优缺点
是什么?
答:
在机器学习中,决策树是一个
预测模型
,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。优点:能够处理不相关的特征;在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的分析;计算简单,易于理解,可解释性强;比较适合处理有缺失属性的样本。
缺点
:忽略了数据之间的相关性;容易发生过拟合(
随机森林
...
随机森林模型
的状态变量是什么
答:
随机森林模型
的状态变量是完整描述系统运动的一组变量。建立多个决策树并将他们融合起来得到一个更加准确和稳定的模型,是bagging思想和随机选择特征的结合。随机森林构造了多个决策树,当需要对某个样本进行
预测
时,统计森林中的每棵树对该样本的预测结果,然后通过投票法从这些预测结果中选出最后的结果。
数据
模型
与决策mba试题
答:
讨论在决策过程中使用数据
模型
的重要性,以及如何克服数据模型的局限性。请解释线性回归模型在决策制定中的用途,并给出一个实际应用案例。解答:数据模型可以选择时间序列分析、回归分析或机器学习模型(如决策树、
随机森林
或神经网络)。这些模型可以根据历史销售数据
预测
未来销售趋势。优点:能够根据历史数据...
粒子群算法如何优化
随机森林
答:
1、首先对超参数nestimators、maxdepth
随机
初始化一群粒子,计算相应的适应度值。2、通过不断更新粒子的速度和位置来达到最佳的适应度值。3、得到最佳RF
模型
的超参数n_estimators、max_depth,提高RF模型的收敛速度及
预测
性能。
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