我是谁？布鲁 XGBoost，极限梯度提升树，致力于让提升树突破自身的计算极限，以实现运算快速，性能优秀的工程目标。方法1：用XGBoost库的建模流程 方法2：用xgboost库中的sklearn的API可以调用sklearn中惯例的实例化，fit和predict的流程来运行XGBoost，并且也可以调用属性比如coef_等等。比较：使用xgboost中设定的建模流程来建
# 使用Python保存随机森林模型的指南
在机器学习中，模型训练完成后，我们常常会需要将其持久化，这样我们就可以在未来的项目中重用它，而不必每次都重新训练。本文将指导你如何使用Python保存一个随机森林模型。我们将逐步介绍整个流程，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
下面是一个简要的流程图，展示整个过程的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] -
目录1.准备2.导入相关数据集3.探索性数据分析3.1 清理缺失数据3.2 航班公司分布特征3.3 再来看看始发地的分布3.4 停靠站点的数量分布3.5 有多少数据含有额外信息3.6 时间维度分析3.7 清除无效特征4.模型训练4.1 数据预处理4.2 模型训练及测试4.3 模型评价印度的机票价格基于供需关系浮动，很少受到监管机构的限制。因此它通常被认为是不可预测的，而动态定价机制更增添了人们的困
转载
2023-10-01 21:08:23
46阅读
# 使用PySpark和Scikit-learn构建随机森林模型的实用指南
在大数据分析和机器学习的领域，随机森林（Random Forest）是一种强大的集成学习方法。随机森林通过结合多个决策树的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。本文将介绍如何利用PySpark和Scikit-learn构建随机森林模型，帮助你更好地理解和应用这一算法。
## 1. 随机森林简介
随机森林是一种构建多棵决
什么是随机森林 随机 森林 是 几乎 任何 预测 问题 (甚至 非直线 部分) 的固有 选择 。 它是 一个 相对较 新 的 机器学习 的 策略 （ 在 90 年代产生于
转载
2023-11-02 11:02:13
95阅读
cuML是一套用于实现与其他RAPIDS项目共享兼容API的机器学习算法和数学原语函数。cuML使数据科学家、研究人员和软件工程师能够在GPU上运行传统的表格ML任务，而无需深入了解CUDA编程的细节。 在大多数情况下，cuML的Python API与来自scikit-learn的API相匹配。对于大型数据集，这些基于GPU的实现可以比其CPU等效完成10-50倍。 有关性能的详细信息，请参阅cu
转载
2024-08-22 10:38:18
621阅读
由于特殊原因(原因很特殊(手动狗头))并不能使用 cuda 自带的随机函数。因此，翻车了....。目的：在不使用 cuda 自带的随机函数前提下，使用 cuda/opencl 的一个内核函数生成 10000 个高斯分布的随机数。本人已尝试一下步骤：1.在 cpu 生成 10000 的随机函数(应该是线性同余算法)2.在 cpu 使用 The Box – Muller transform (听说和线
这里我们将对波士顿房价的原始数据进行处理，在数据中人为添加一些缺失值，然后根据分三种情况：①用0填补缺失值，②均值填补，③用随机森林填补，之后分别构建随机森林回归，计算MSE，并做可视化。1.导入相应包import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import
转载
2024-04-22 10:32:22
38阅读
目录1. 基本原理2. 特征选择2.1 袋外错误率（oob error）2.2 特征重要性2.3 特征选择3. 优缺点优点缺点1. 基本原理随机森林(Random Forest，RF）是bagging算法的扩展变体，顾名思义，森林就是由多个决策树构成的算法，其基学习器为CART决策树。之所以称为随机是因为：训练样本选取随机，即每一个样本的选取都是有放回的随机选取。这样，每一颗树的训练样本几乎都不相
转载
2024-02-29 10:47:24
88阅读
1.随机森林 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法 每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。而随机森林集成
转载
2024-03-26 13:14:48
84阅读
在游戏和图形中，通常需要生成伪随机数。PRNG是一个非常多研究的话题。然而，大多数文献集中在对质量要求非常严格的应用上：密码学，高维蒙特卡洛模拟等。这些PRNG往往具有数百个字节的状态，并需要数百条指令来更新。这对于大多数适度的目的来说是过大的杀伤力—如果您只想在游戏环境中进行一些随机采样，则可能会少得多。为了使本文的随机数标准降低多少，我将不对生成的数字进行任何统计检验，而只是查看它们！人类的视
转载
2024-06-06 05:58:46
64阅读
关于机器学习你要了解的5件事 在任何快速发展的话题上，总是有一些新的东西可以学习，机器学习也不例外。这篇文章将指出5件关于机器学习的事，5件你可能不知道的，可能没有意识到，或是可能曾经知道，现在被遗忘了。 请注意，这篇文章的标题不是关于机器学习的”最重要的5件事情”或”前5件事”；这只是”5件事”。它不具有权威性的，也并不是事无巨细的，仅仅是5件可能有用的东西的集合。 1.数据准
Matlab操作矩阵的相关方法下面这篇文章主要是对吴恩达老师机器学习中matlab操作的一个整理和归纳一、基本操作1.生成矩阵（ones、zeros）A = [1 2;3 4;5 6] #生成3行4列的矩阵B = [1 2 3] &nbs
系列文章第十二章 手把手教你：岩石样本智能识别系统
第十一章 手把手教你：基于TensorFlow的语音识别系统
第十章 手把手教你：基于Django的用户画像可视化系统
目录系列文章一、项目简介二、任务介绍三.数据简介三、代码功能介绍1.依赖环境集IDE2.读取文本数据3.数据预处理4.文字特征向量构建5.构建并训练模型5-1 决策树5-2 随机森林6.文本分类预测6-1 加载模型6-2 文本
集成学习：综合各方意见，做出决策集成学习获得较好泛化性能，一般集成学习会通过重采样获得一定数量的样本，然后训练多个弱学习器（分类精度稍大于50%），采用投票法，即“少数服从多数”原则来选择分类结果，当少数学习器出现错误时，也可以通过多数学习器来纠正结果。1.Voting 模型-------Voting Classifier、VotingRegressor 使用scikit-learn的集成分类器V
一，介绍Bagging算法：假定有m个训练集，我们采用自助采样法，每次随机抽取一个放入采样集中，然后再把样本放回训练集，一共抽取m次，获得一个用于训练的采样集（里面有m个样本）。根据需要我们一共抽取T个采样集，学习出T个基学习器。在进行预测时，对于分类任务采用简单投票发；回归任务采用简单平均法。随机森林：随机森林是Bagging算法的扩展。在以决策树为基学习器构建bagging集成的基础上，进一步
转载
2024-04-08 20:58:46
50阅读
数据挖掘（四）：模型评估 # 导入包
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.linear_model import LogisticRegres
机器学习既是一门科学，也是一种艺术。纵观各类机器学习算法，并没有一种普适的解决方案或方法。事实上，有几个因素会影响你对机器学习算法的选择。有些问题是非常特别的，需要用一种特定的解决方法。例如，如果你对推荐系统有所了解，你会发现它是一类很常用的机器学习算法，用来解决一类非常特殊的问题。而其它的一些问题则非常开放，可能需要一种试错方法（例如：强化学习）。监督学习、分类、回归等问题都是非常开放的，可以被
关于工业领域中可能使用到的随机采样，更多的是这样的一个场景：给定一个连续或者离散的分布，然后进行大规模的连续采样，采样的同时需要对每一个得到的样点进行分析打分，最终在这大规模的采样过程中，有可能被使用到的样品可能只有其中的几份。那么这样的一个抽象问题，就非常适合使用分布式的多GPU硬件架构来实现。
原创
2022-05-05 14:03:19
136阅读
上一节我们讲了线性回归的一元线性回归和多元线性回归，其中多元线性回归在求解的过程中又分为满秩和非满秩的情况，进而引出了的最大释然估计进行处理，后面详细的对回归误差进行了分析，最后误差来源于平方偏置、方差和不可消除的误差三个方面，详细对比了前两个的关系，然后我们又引出了正则化回归，其实就是岭回归，原因也简单的提了一下，本节将详细的对此进行分析，吃透原理，在遇到问题时才知道如何处理它，废话不多说，下面
转载
2024-05-20 16:16:22
374阅读
