王境泽的机器学习技巧什么是集成学习(Voting Classifier)？同一数据，同时应用多种差异模型，将预测结果用某种方式投票选出最佳结果
例如：新出的电影好不好看？根据其他人评价自行判断日常工作应用中，监督学习算法的选择：如果为了模型的可解释性，如数据分析报告（准确率不重要），一般使用独立模型（线性回归和逻辑回归）如果为了模型的性能
中小型数据(表格)：集成学习大型/海量数据（图片，
1 概述1.1 名为“回归”的分类器在过去的四周中，我们接触了不少带“回归”二字的算法，回归树，随机森林的回归，无一例外他们都是区别于分类 算法们，用来处理和预测连续型标签的算法。然而逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回 归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来，得要先理解线性回归。线 性回归是机器学习中简单的的回归算法，它写作一个几乎人人
来讲一下实习碰到的实际问题，针对每个小样本set进行多变量的时序预测，但是每个set的样本数比较少，12-46个不等；本文尝试使用可以预测多变量的单回归器，和预测单变量的单回归器的组合，和多个回归器取均值的三种策略来寻找最优的办法先看一下原始数据：主要关注标黄的四个变量的预测：先数据预处理一下：# 查看数据的基本信息，包括变量类型和空缺值情况# 查看数据的基本信息，包括变量类型和空缺值情况
df.
关于回归器的相关介绍可以看前面回归决策树的文章，由于随机森林回归器是基于回归决策树的，所以基本的概念是相同的，比如衡量标准，其他的基本属性参数等等...... 这里主要是对随机森林回归器的一个简单运用，调用一个完整的boston房价数据集，人为的使数据集变为缺失数据集，分别采用均值法、补0法、随机森林回归填充法三种方式来对缺失数据进行填补，最后采用随机森林回归器分别对不同的填充数据进行预测，
回归分析回归分析属于监督学习方法的一种，主要用于预测连续型目标变量，可以预测、计算趋势以及确定变量之间的关系等。Regession Evaluation Metrics以下是一些最流行的回归评估指标:平均绝对误差(MAE):目标变量的预测值与实际值之间的平均绝对差值。均方误差(MSE):目标变量的预测值与实际值之间的平均平方差。 均方根误差(RMSE):均方根误差的平方根。Huber Loss:一
1.线性回归概述回归需求在现实中非常多，自然也有了各种回归算法。最著名的就是线性回归和逻辑回归，衍生出了岭回归、Lasso、弹性网，以及分类算法改进后的回归，如回归树、随机森林回归、支持向量回归等，一切基于特征预测连续型变量的需求都可以使用回归。sklearn中的线性回归 linear_model模块包含了多种多样的类和函数。具体如下：类/函数含义普通线性回归linear_model.Linear
一个唯一的因变量和多个自变量 之间的关系 这里自变量在处理之前不仅仅是数值型 上图： 我们要做的也就是，寻找到最佳的b0、b1、…….bn 这里有关于50个公司的数据： spend1、2、3代表了公司在某三个方面的花销，state是公司的的地址，profit则是公司去年的收入。现在要选择目标公司，要求绩效最好，也就是利用前四列的数据预测profit。 但是我们发现，y=b0+b1*x1
目录1. 集成学习2. 决策树集合3. 随机森林的预测4. 随机森林优缺点5. 随机森林代码实例 随机森林是一种强大且常用的机器学习算法，它通过集成学习的思想将多个决策树组合成一个强大的分类或回归模型。本文将详细解析随机森林的原理，从集成学习到决策树集合的构建过程。1. 集成学习集成学习是一种通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器的方法。随机森林就是基于集成学习思想的一种算法。集成学习通过组合多
泰坦尼克事件——随机森林算法实现前言实现步骤1.引入库2.加载数据集3.具体步骤4.数据清洗5.进行特征构建6.构建新的字段，基于scikit-learn中的LabelEncoder()7.特征选择（根据实际情况进行选择，选择不唯一）8.获取训练集和测试集9.随机森林算法的实现10.对特征进行训练11.在test上进行预测12.在test.csv上进行预测总结 前言泰坦尼克号问题之背景那个大家都
文章目录一. 决策树1. 定义2. 决策树的生成3. 损失函数4. 决策树的纯度5. 决策树的分割方式—— 非线性6. 剪枝7. one-hot7. 单棵决策树缺点8. 代码实现决策树二. 随机森林1. 定义2. 随机森林运行机制3. 随机森林的中心思想 —— 并行思想4. 随机森林与逻辑回归5. 代码实现随机森林 一. 决策树1. 定义逻辑回归是一种线性用监督的离散型分类模型 决策树是一种非线
1. 随机森林1.1 决策树决策树分为两大类，分类树和回归树。分类树是我们比较熟悉的决策树，比如C4.5分类决策树。分类树用于分类标签值，如晴天/阴天、用户性别、网页是否是垃圾页面。而回归树用于预测实数值，如明天的温度、用户的年龄、网页的相关程度。也就是分类树的输出是定性的，而回归树的输出是定量的。分类树以C4.5算法为例，C4.5分类树在每次分枝时，是穷举每一个feature的每一个阈值，找到使
1.分类回归树CART随机森林是由多颗CART树组成的，下面简单叙述下回归树及生成树的算法（1）最小二乘回归树生成算法
（2）分类树的生成分类树可以使用基尼指数作为分类标准，至于为什么上面的指标，我们可以从信息论的角度思考。同样采样这样的分类标准会导致生成树选择最优属性时会偏向类别比较多的属性，因此在实际使用的过程中应对数据集进行处理或者控制树的深度。虽然决策树算法可以通过剪枝（正则、验证
最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。视频：线性回归中的贝叶斯推断与R语言预测工人工资数据案例
贝叶斯推断线性回归与R语言预测工人工资数据 ，时长09:58工资模型在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解。在本文中，我们将分析横断面工资数据，以期在实践中使用贝叶斯方法，如BIC和贝叶斯模型来构建工资的预测模型。加载包在本实
今天讲的内容是机器学习中的决策树算法。一、理论介绍随机森林的定义 随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器，是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。如何正确看待随机森林？顾名思义，森林——是由很多很多的树组成的。在随机森林算法中，会生成许多的树，而由于决策树本身自带有
随机森林回归是一种基于集成学习的机器学习算法，它通过组合多个决策树来进行回归任务。随机森林的基本思想是通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行平均或投票来提高模型的准确性和鲁棒性。以下是随机森林回归的主要特点和步骤：决策树的构建： 随机森林由多个决策树组成。每个决策树都是通过对原始数据进行有放回的随机抽样（bootstrap抽样）来训练的。此外，在每次分裂节点时，算法随机选择一个特征子集进行分裂
Spark MLlib线性回归算法原理分析：什么是线性回归：回归分析是一种统计工具，它利用两个或两个以上变量之间的关系，由一个或几个变量来预测另一个变量。当自变量只有一个的时候，叫做一元线性回归。 h(x)=b0+b1(x)当自变量有多个的时候，叫做多元线性回归。 h(x1,x2,..xn)=b0+b1(x1)+b2(x2)... 基本的应用场景就不介绍了，这个应该已经很熟悉了。 有一些参考的
逻辑回归学习笔记一、逻辑回归与线性回归的联系与区别logistic回归仍是线性模型的一种，属于广义的线性回归（对数线性）。区别：线性回归用于回归预测，通常不用于分类；Logistic回归则是分类问题的首选算法，狭义理解为二分类；多分类为Softmax回归，为广义的逻辑回归。Softmax回归自由度为，k代表有k个参数，则当k=2时，就是Logistic回归。二、逻辑回归模型2.1 Sigmoid函
如果数据的特征比样本点还多应该怎么办?是否还可以使用线性回归？答案是否定的。多元线性回归的算法，需要输入数据的矩阵是满秩矩阵。如果特征比样本点多，则说明输入矩阵不是满秩矩阵。 为了解决以上问题，我们可以引入 “岭回归”，“lasso法”，“前向逐步回归” 三种缩减方法。 缩减： 通过引入惩罚项，减少不重要的参数，这个技术在统计学中叫做缩减。岭回归上加上一个从而使得矩阵非奇异，进而能对求
m表示样本个数，n表示特征个数，Θ表示参数，x的上标表示样本个数，下标表示是第几个特征。 一个训练样本的多个特征与参数进行运算可以写成矩阵形式 将一个样本中每个Θ和一个样本x中的每个特征xj都看作列向量中的元素，那么上式就可以写成 Θ和x都是列向量，损失函数J(Θ)表示如下 梯度下降求偏导时候不一样
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2021-05-25 22:08:22
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文章目录1. 逻辑回归二分类2. 垃圾邮件过滤2.1 性能指标2.2 准确率2.3 精准率、召回率2.4 F1值2.5 ROC、AUC3. 网格搜索调参4. 多类别分类5. 多标签分类5.1 多标签分类性能指标 本文为 scikit-learn机器学习（第2版）学习笔记 逻辑回归常用于分类任务1. 逻辑回归二分类《统计学习方法》逻辑斯谛回归模型（ Logistic Regression，LR）
