模型学习1 随机森林森林就是建立了很多决策树，把很多决策树组合到一起就是森林。 这些决策树都是为了解决同一任务建立的，最终的目标也都是一致的，最后将其结果来平均即可。随机：因为输入一样建模的决策树也一样求平均后的结果就一样，这就没有意义了，所以需要随机，需要二重随机性，一重是输入数据随机，另一重是建模选择的特征随机。随机森林的目的就是要通过大量的基础树模型找到最稳定可靠的结果。1.随机森林首先是一
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2024-05-13 09:37:24
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基本原理：根据多因素模型中各自变量的偏回归系数的大小，给每个自变量进行赋分，然后将各个自变量评分相加得到总评分，根据总评分估计出个体结局事件的预测情况。列线图包括三个部分：用于预测模型的自变量：线段长短表示对因变量的贡献自变量相应的得分：列线图最上方的points表示每个自变量取不同值时对应的得分。总得分连续型资料load("prostate.Rdata")
prostate$svi<-fa
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2024-06-11 17:01:37
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随机变量的仿真 ‘均匀分布’的随机数 打开本章的数据文件‘sim.sav’ 1.设置随机数种子 选择(转换)→(随机数字生成器),“设置起点’,并在‘固定值’下的‘值’中输入一个用户给定的数
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2024-09-19 20:09:14
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一、表格1、三线表制作三线表需要导入包\usepackage{booktabs}样例\begin{table}[!htbp]
\caption{describtion}
% \begin{center}
\resizebox{\linewidth}{!}{ % 自适应页面宽度
\begin{tabular}{llll} % 4列
\toprule % 表格头部粗线
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2024-09-13 07:54:19
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# Python如何画列线图
## 流程
首先让我们来看一下整个实现“python能画列线图”的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 绘制列线图 |
## 操作步骤
### 步骤一：安装必要的库
```markdown
# 使用pip安装matplotlib库
pip install
原创
2024-05-15 06:57:30
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一、随机森林简介随机森林是一种集成学习算法，它由多个决策树组成。每个决策树都是一个分类器，对于输入的数据，随机森林通过投票方式来决定它的类别。随机森林的优点包括：高准确性：由于随机森林是由多个决策树组成，因此可以取得比单个决策树更高的准确性。鲁棒性：随机森林对于噪声和缺失数据有很好的鲁棒性。可解释性：随机森林可以输出每个特征的重要性，从而帮助我们理解数据。可扩展性：随机森林可以处理大数据集，且训练
目录随机森林回归算法的介绍随机森林回归算法的Python示例与解释总结随机森林回归算法的介绍随机森林是一种集成学习方法，用于解决分类和回归问题。它结合了多个决策树模型的预测结果，通过集体决策来提高整体性能和减少过拟合。随机森林适用于各种数据类型，并且在许多应用领域都表现出色。下面是随机森林回归模型算法的详细解释：1. 决策树（Decision Trees）： 随机森林的基本组成单元是决策树。决策树
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2024-06-03 20:04:27
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庸人自扰——随机森林(Random Forest)预测最高气温(一)随机森林最高气温预测，我分为三部分：建模预测特征分析调参分析此处主要对第一部分进行展开导入相关包，并对数据进行读取，查看数据栏# 数据读取
import pandas as pd
features = pd.read_csv('./datalab/62821/temps.csv')
features.head(5)year,mo
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2024-06-19 07:23:08
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随机森林随机森林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。重要参数1.控制基评估器的参数 控制基评估器的参数
参数含义criterion不纯度的衡量指标，有基尼系数和信息熵两种选择max_depth树的最大深度，超过最大深度的树枝都会被剪掉min_samples_leaf一个节点在分枝
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2024-04-30 19:46:29
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目录1、集成算法概述2、Sklearn中RandomForestClassifier重要参数详解3、Sklearn中RandomForestRegressor重要参数详解4、附录5、总结1、集成算法概述：集成算法的目标是多个评估器建模的结果，汇总后得到一个综合结果，以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。多个模型集成成为的模型叫集成评估器，单个模型叫基评估器。通常说有三种集成算法：装袋法(Bag
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2023-08-12 10:35:48
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文章目录融合随即森和梯度提升树的入侵检测研究论文摘要论文解决的问题1.特征选择2.特征变换3.GBDT分类器 融合随即森和梯度提升树的入侵检测研究论文摘要网络入侵检测系统作为一种保护网络免受攻击的安全防御技术，在保障计算机系统和网络安全领域起着非常重要的作用。针对网络入侵检测中数据不平衡的多分类问题，机器学习已被广泛用于入侵检测，比传统方法更智能、更准确。对现有的网络入侵检测多分类方法进行了改进
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2024-05-30 21:16:57
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一、进行分类建模前的准备在上一篇博客里我们应用了逻辑回归和LDA方法来判别|预测一个对象的分类，其中逻辑回归多应用于只有两种类型（Yes或者No）的分类，LDA可用于2种类型及2种以上类型的分类。但是不论逻辑回归还是LDA，最后在验证数据集上的预测效果都很糟糕，甚至不如随机分配的正确率来的高。那么为什么会这样呢？ 我们再来看看购买了年卡（YesPass）和没有购买年卡(NoPass)的消费者在两
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2024-03-12 13:07:28
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随机森林”是数据科学最受喜爱的预测算法之一。 20世纪90年代主要由统计学家Leo Breiman开发，随机森林因其简单而受到珍视。 虽然对于给定问题并不总是最准确的预测方法，但它在机器学习中占有特殊的地位，因为即使是那些刚接触数据科学的人也可以实现并理解这种强大的算法。 随机森林树我们之前学习过分类树，随机森林就是种了很多分类树。对输入向量进行分类。每一颗树都是分类，要对这个输入向量进
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2024-03-21 22:17:38
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上一篇我们介绍了runtime库中的一些函数，接下来我们来介绍cuda随机数的生成。回顾cuda将函数与变量根据其所在位置，分割成两部分。其中主机端（host）的函数与变量可以互相自由调用，设备端（device）的函数与变量也可自由调用，不过设备端有一种特殊的函数——__kernel__函数（核函数），这是主机端调用设备端函数的唯一方法。核函数的调用需要运行时参数，host端和device端都是如
抽样调查的领域涉及如何用有效的方式得到样本。这些调查都利用了问卷，而问卷的设计则很有学问。它设计如何用词、问题的次序和问题的选择与组合等等。涉及包括心理学、社会学等知识。问题的语言应该和被调查者的文化水平相适应。那么抽样调查的设计的目的之一是确保样本对总体的代表性，以保证后续推断的可靠性。然而每个个体可能的简单随机抽样是一个理想情况。概率抽样
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2024-09-03 09:55:23
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参考文献1.python机器学习——随机森林算法（Random Forest） 2.机器学习算法之随机森林算法详解及工作原理图解 3.随机森林 4.RandomForest:随机森林 5.随机森林（Random Forest）算法原理 6.快速理解bootstrap,bagging,boosting-三个概念 7.Bagging和Boosting的区别（面试准备） 8.Bagging 和Boost
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2024-03-26 14:16:42
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一、决策树（类型、节点特征选择的算法原理、优缺点、随机森林算法产生的背景）1、分类树和回归树 由目标变量是离散的还是连续的来决定的；目标变量是离散的，选择分类树；反之（目标变量是连续的，但自变量可以是分类的或数值的），选择回归树； 树的类型不同，节点分裂的算法和预测的算法也不一样； 分类树会使用基于信息熵或者gini指数的算法来划分节点，然后用每个节点的类别情况投票决定预测样本的分类；回归树
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2024-05-05 14:01:42
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sklearn机器学习库(二)sklearn中的随机森林集成算法会考虑多个评估器的建模结果，汇总之后得到一个综合的结果，以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。多个模型集成成为的模型叫做集成评估器（ensemble estimator），组成集成评估器的每个模型都叫做基评估器（base estimator）。通常来说，有三类集成算法：装袋法（Bagging），提升法（Boosting）和stac
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2024-06-18 07:03:45
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录目录前言一、数据预处理1.数据表关联2.特征相关性分析3.数据清洗二、随机森林训练1.随机森林总结 前言记录第一次单人参赛，用Pandas+随机森林实战某数模杯赛预赛记录，并且记录遇到的问题，训练分数提升问题。该赛题为以银行贷前业务场景为切入点，数据为提供的用户基本信息、借贷信息、财务信息等脱敏后的数据（数据中以A1-A8，
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2024-03-26 09:46:49
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随机森林（RandomForest）集成学习中的Bagging通过bootstrapping的方式进行抽取不同的资料从每一堆资料中学得一个小的模型g，然后再将这些小的模型进行融合进而得到一个更为稳定的大的模型G。决策树模型通过递归的方式按照某些特征进行分支得到更小的树，最后通过检测不纯度来决定是否停止切割。这个模型受资料影响较大，所以得到的模型不够稳定。如果将这两种学习模型合在一起就会构成一个既稳
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2024-04-09 10:37:42
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