多分类指标的情况Softmax 二分类和多分类其实没有多少区别。用的公式仍然是y=wx + b。 但有一个非常大的区别是他们用的激活函数是不同的。 逻辑回归用的是sigmoid，这个激活函数的除了给函数增加非线性之外还会把最后的预测值转换成在【0,1】中的数据值。也就是预测值是0<y<1。 我们可以把最后的这个预测值当做是一个预测为正例的概率。在进行模型应用的时候我们会设置一个阈值，当
机器学习技法 Lecture10: Random ForestRandom Forest AlgorithmOut-Of-Bag EstimateFeature SelectionRandom Forest in Action Random Forest Algorithm回忆一下之前讲的两个算法，bagging与decision tree。 它们都有一些aggregation的成分，但是各自的差
随机森林算法 Random Forest Algorithm随机森林算法随机森林算法实现波士顿房价预测 随机森林算法随机森林（Random Forest）算法 是一种 集成学习（Ensemble Learning）方法，它由多个决策树组成，是一种分类、回归和特征选择的机器学习算法。在随机森林中，每个决策树都是独立地训练的，每棵树的建立都是基于随机选取的 特征子集 和随机选取的 训练样本集。在分类问
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2024-02-29 10:38:48
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在时间序列预测领域，使用随机森林（Random Forest）这一机器学习算法能够提供较高的准确性和可靠性。本篇博文将深入探讨如何利用Python实现随机森林的时间序列预测。我将详细阐述背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及案例分析等内容。
### 背景描述
时间序列预测在各行各业都有广泛的应用，比如股票价格预测、气象预测、销售数据预测等。在过去的几十年里，随着数据收集和计算能力的不
根据《统计学习方法》第四章朴素贝叶斯算法流程写成，引入贝叶斯估计（平滑处理)。本例旨在疏通算法流程，理解算法思想，故简化复杂度，只考虑离散型数据集。如果要处理连续型数据，可以考虑将利用“桶”把连续型数据转换成离散型，或者假设连续型数据服从某分布，计算其概率密度来代替贝叶斯估计。《机器学习实战》的朴素贝叶斯算法，是针对文本处理（垃圾邮件过滤）的算法，是二元分类（y=0或y=1），且特征的取值也是二元
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2024-07-08 10:17:21
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Random Forest是加州大学伯克利分校的Breiman Leo和Adele Cutler于2001年发表的论文中提到的新的机器学习算法，可以用来做分类，聚类，回归，这里只简单介绍该算法在分类上的应用。
Random Forest（随机森林）算法是通过训练多个决策树，生成模型，然后综合利用多个决策树的分类结果进行投票，从而实现分类。随机森林算法只需要两个参数：构建的决策树的个数t，在决策树的
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2023-07-24 17:50:10
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First, this picture might come to your mind when you heard the words “Random Forest”. If it happened for you, you just thought like me. Nothing wrong in it, because the random forest model also works
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2024-05-05 06:47:53
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Random Forests (随机森林）随机森林的思想很简单，百度百科上介绍的随机森林算法比较好理解。在机器学习中，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。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 而 "Random Forests" 是他们的商标。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho所提出
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2024-05-20 21:34:28
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集成学习两个流派：bagging派系，各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。boosting派系，各个弱学习器之间有依赖关系。1.Bagging的策略Bagging：从样本集中重采样（有重复的，有放回采样）选出n个样本，n为原始样本集的样本个数；在所有特征上，对这个n个样本建立基本分类器（分类器如ID3、C4.5、CART、SVM、Logistic回归等。在这里，均称为弱分类器。）；重复以上
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2024-05-05 07:14:32
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上节课我们主要介绍了Decision Tree模型。Decision Tree算法的核心是通过递归的方式，将数据集不断进行切割，得到子分支，最终形成树的结构。C&RT算法是决策树比较简单和常用的一种算法，其切割的标准是根据纯度来进行，每次切割都是为了让 分支内部纯度最大。最终，决策树不同的分支得到不同的 (即树的叶子，C&RT 算法中， 是常数)。本节课将介绍随机森林(Random
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2024-08-30 14:42:33
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基于RandomForest预测模型特色：1、单变量，多变量输入，自由切换 2、单步预测，多步预测，自动切换 3、基
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2024-05-13 13:07:31
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1.随机森林原理介绍随机森林，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。简单来说，随机森林就是由多棵CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着，总的训练集中的有些样本可能多次出现在一棵树的训
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2024-01-08 21:42:54
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1.概述最近有时间，跑了一下UNet模型，因为自己的深度学习基础不扎实，导致用了一些时间。目前只停留在使用和理解别人模型的基础上，对于优化模型的相关方法还有待学习。 众所周知，UNent是进行语义分割的知名模型，它的U形结构很多人也都见过，但是如果自己没有亲自试过的话，也就只知道它的U形结构，其实里面还是有很多学问的，下面就把自己学习时候的一些理解写一下。 最后会拿个完整代码作为例子（实际上自己练
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2023-12-04 15:37:19
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随机森林也是非线性有监督的分类模型 随机森林是由多个决策树组成。是用随机的方式建立一个森林，里面由很多决策树组成。随机森林中每一棵决策树之间都是没有关联的。得到随机森林之后，对于一个样本输入时，森林中的每一棵决策树都进行判断，看看这个样本属于哪一类，最终哪一类得到的结果最多，该输入的预测值就是哪一类。 随机森林中的决策树生成过程是对样本数据进行行采样和列采样，可以指定随机森林中的树的个数和属性个数
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2024-04-20 22:43:35
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XGBoost多分类预测1. 数据预处理对缺失值进行填充根据业务增加衍生变量，比如占比、分级化、TOP打横等等根据业务删除相应的指标对离散型的指标进行one-hot序列编码2. 模型选择可以进行多分类预测的模型有逻辑回归、决策树、神经网络、随机森林、xgboost，发现效果排名靠前的依次是XGBoost、随机森林、决策树3. 模型调用通过调用python相关包，对XGBoost分类模型进行参数调整
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2023-11-10 09:40:35
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对于随机森林算法，原理我想大家都会去看论文，推荐两个老外的网址http://www.stat.berkeley.edu/users/breiman/RandomForests/和https://cwiki.apache.org/MAHOUT/random-forests.html，第一个网址是提出随机森林方法大牛写的，很全面具体，第二个是我自己找的一个，算是一个简化版的介绍吧。说白了，随机森林分类
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2024-02-19 14:18:42
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# Python 多分类预测示例
在机器学习的领域，多分类预测是一项常见的任务。它的目标是将输入数据分类到多个类别中，而不仅仅是二分类（如是/否）。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 进行多分类预测，包括数据预处理、特征选择、模型训练等步骤，并以代码示例进行详细说明。
## 1. 多分类问题概述
多分类问题通常出现在如下场景中：
- 图像识别（如识别手写数字）
- 自然语言处理（如
原创
2024-10-24 03:48:45
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# 使用GBDT进行多分类预测的Python实现
在进行多分类预测时，GBDT（Gradient Boosting Decision Trees）是一种有效的机器学习算法。下面，我将逐步介绍如何使用GBDT在Python中实现多分类预测的流程。
## 流程展示
在进行GBDT多分类预测的过程中，我们通常遵循以下步骤：
| 步骤 | 具体内容
原创
2024-10-22 06:20:07
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要评估模型的好坏光有评估方法还不行，还得确定评估指标。评估指标就是衡量模型泛化能力好坏的评估标准，反映了任务需求；使用不同的评估指标往往会导致不同的评估结果。 在分类预测任务中，给定测试样例集，评估分类模型的性能就是把每一个待测样本的分类结果和它的真实标记比较。因此，准确率和错误率是最常用的两种评估指标：√ 准确率就是分对样本占测试样本总数的比例√ 错误率就是分错样本占测试样本总数的比
挖掘建模②—Python实现分类与预测Python实现分类与预测Logistic回归模型建模体重与体重指数的简单线性关系多项式拟合/回归读取数据相关性分析不同的因素对标签值的影响确定多项式回归的阶数构建多阶多项式回归模型 Python实现分类与预测Logistic回归模型建模体重与体重指数的简单线性关系import pandas as pd # 导入数据分析库Pandas
import mat
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2023-10-25 15:39:19
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