随机森林：是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。随机森林对回归的结果在内部是取得平均但是并不是所有的回归都是取的平均，有些是取的和。 随机森林里的随机 极限树/极端随机树里的随机 样本随机 特征随机 参数随机 模型随机（ID3 ,C4.5） 特征随机 参数随
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2019-03-04 19:08:00
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**sklearn实现12种回归模型（LinearRegression，KNN，SVR，Ridge，Lasso，MLP，DecisionTree，ExtraTree，RandomForest，AdaBoost，GradientBoost，Bagging）** 本文主要是针对本人做的一个项目需求，查找合适的回归模型，记录实现过程，仅方便自己以后查找。 1.数据准备import numpy as np
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2023-10-20 15:26:46
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模型选择与验证模型选择XGB与LGB模型调参模型验证（K-fold）总结参考 模型选择经过前面EDA分析及特征工程，接下来就是建模过程。对于价格预测，是属于回归问题，现常用的回归模型有十三种：MLPRegressor，AdaBoost，Bagging，ExtraTree，LinearRegression，Ridge，SVR，KNNRegressor，Lasso，DecisionTree，XGBo
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2024-04-21 15:25:16
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