本文目的 当前spark（1.3版）随机森林实现，没有包括OOB错误评估和变量权重计算。而这两个功能在实际工作中比较常用。OOB错误评估可以代替交叉检验，评估模型整体结果，避免交叉检验带来的计算开销。现在的数据集，变量动辄成百上千，变量权重有助于变量过滤，去掉无用变量，提高计算效率，同时也可以帮助理解业务。所以，本人在原始代码基础上，扩展了这两个功能，下面记录实现过程，作为备忘录（参考代码）。&n
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2024-03-12 14:35:02
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# Python随机森林算法
## 引言
机器学习是一种通过计算机算法让机器具有学习能力的技术。其中，随机森林(Random Forest)是一种常用的机器学习算法，它通过构建多个决策树并进行集成来完成分类或回归任务。本文将介绍Python中的随机森林算法，包括算法原理、代码示例和应用案例。
## 算法原理
随机森林算法是一种集成学习方法，它由多个决策树组成，每个决策树都是独立生成的。算法的核
原创
2023-11-13 10:56:24
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1、随机深林（RF）算法是一种集成学习/融合算法，基于Bagging的融
原创
2018-07-31 13:12:23
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# 深林法分类（Random Forest Classification）实现教程
## 简介
在本教程中，我将向你介绍如何使用Python中的随机深林法（Random Forest）进行分类。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解整个流程，并提供每一步需要使用的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(收集数据)
C(准备
原创
2024-04-23 03:41:03
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1.前言：本实验采用的是GSR数据，机器学习方法为随机森林2.GSR数据如下图所示： 3.随机森林代码：import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
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2023-08-02 13:15:21
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集成学习：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务；集成学习中主要包括boosting算法和bagging算法；★boosting算法：（线性集成）关注于降低偏差；从初始训练集训练一个基学习器根据①训练效果，对于训练集中的每个样本建立权值wi，表示对每个样本的关注度。当某个样本被误分类的概率很高时，需要加大对该样本的权值。调整样本分布后，训练下一次的基学习器；进行迭代后，直至基学习器数量达到指定值T
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2024-04-11 18:51:10
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昨天收到yhat推送了一篇介绍随机森林算法的邮件，感觉作为介绍和入门不错，就顺手把它翻译一下。目录1 什么是随机森林1.1 集成学习1.2 随机决策树1.3 随机森林1.4 投票2 为什么要用它3 使用方法3.1 变量选择3.2 分类3.3 回归4 一个简单的Python示例结语前言： 随机森林是一个非常灵活的机器学习方法，从市场营销到医疗保险有着众多的应用。它可以用于市场营销对客户获取和存留建模
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2023-08-23 16:25:16
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算法原理随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的集成分类器。其输出的类别由各个树投票而定（如果是回归树则取平均）。假设样本总数为n，每个样本的特征数为a，则随机森林的生成过程如下：从原始样本中采用有放回抽样的方法选取n个样本；对n个样本选取a个特征中的随机k个，用建立决策树的方法获得最佳分割点；重复m次，获得m个决策树；对输入样例进行预测时，每个子树都产生一个结果，采用多数投票机制输出。
原创
2022-04-19 14:23:32
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一、环境配置 首先需要安装配置好appium自动化测试工具。appium是一个开源、跨平台的测试框架，可以用来测试原生及混合的移动端应用，支持IOS、Android及FirefoxOS平台。大致流程：先在官网（appium.io）下载安装appium，然后安装Android SDK（我的方法是安装Android Studio，在它里面可以安装Android SDK)，最后再安装JAVA，
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2024-08-05 22:19:55
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前置知识拉格朗日乘子法支持向量机SVMSVM：SVM全称是supported vector machine（⽀持向量机），即寻找到⼀个超平⾯使样本分成两类，并且间隔最⼤。 SVM能够执⾏线性或⾮线性分类、回归，甚⾄是异常值检测任务。它是机器学习领域最受欢迎的模型之⼀。 SVM特别适⽤于中⼩型复杂数据集的分类。 SVM是⼀种⼆类分类模型。 它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最⼤化的分离超平⾯的线性分
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2024-03-25 17:40:15
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Random类 (java.util)Random类中实现的随机算法是伪随机，也就是有规则的随机。在进行随机时，随机算法的起源数字称为种子数(seed)，在种子数的基础上进行一定的变换，从而产生需要的随机数字。相同种子数的Random对象，相同次数生成的随机数字是完全相同的。也就是说，两个种子数相同的Random对象，第一次生成的随机数字完全相同，第二次生成的随机数字也完全相同。这点在生
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2023-10-08 21:55:27
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如何实现“深开鸿林丽凤”
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教会你如何实现“深开鸿林丽凤”。下面我将为你详细介绍整个过程，并提供每一步所需的代码示例和解释。
整个实现过程可以分为以下几个步骤：
1. 创建一个新项目
2. 添加必要的依赖库
3. 设计数据库结构
4. 实现后端API接口
5. 开发前端页面
6. 运行和测试
下面是每一步需要做的事情以及相应的代码示例和解释。
## 步骤一
原创
2024-01-12 20:40:55
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# Java随机深林学习
## 介绍
在机器学习中，随机森林是一种非常流行的算法。它是由多个决策树构成的集合，每个决策树都是独立训练的。在这篇文章中，我们将介绍随机森林算法的原理，并使用Java实现一个简单的随机森林模型。
## 随机森林原理
随机森林由多个决策树组成，每个决策树都是通过随机选择训练数据和特征进行训练的。随机森林的主要步骤如下：
1. 从训练数据中随机选择一部分样本，这些
原创
2024-01-29 07:05:59
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中文标题：神经随机森林模拟
作 者：Christoph Reinders and Bodo Rosenhahn
下载链接：https://arxiv.org/abs/1911.10829
发表时间：2019年11月25日
在过去几年，由于CIFAR-10和ImageNet这样的大数据集的涌现，卷积神经网络在一系列计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而现实世界中的很多问题缺乏大量的带有标
翻译
2019-12-10 10:56:43
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# 导入第三方模块import pandas as pd# 读入数据Titanic = pd.read_csv(r'F:\\python_Data_analysis_and_mining\\10\\Titanic.csv')print(Titanic.shape)print(Titanic.head
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2018-12-03 20:47:00
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# 随机森林在时间序列预测中的应用
## 引言
时间序列预测是数据科学中的一个重要领域，广泛应用于金融市场、天气预报、库存管理等多个领域。随着机器学习和深度学习技术的发展，传统的统计模型逐渐被更为精确和灵活的模型所取代。其中，随机森林作为一种强大的集成学习方法，在时间序列预测中展现出了良好的性能。
## 随机森林模型概述
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过构建多棵决策树并进行投
中新社漳州5月7日电 题：两岸何以武术渊源深？
——专访福建省南强武术研究院院长林建华
中新社记者 张金川
中华武术，源远流长。于海峡两岸而言，武术文化同宗同源、同门同派、一脉相承，台湾传统武术基本上源于福建，闽台武缘更是深厚。
两岸何以武缘深？厦门大学教授、福建省南强武术研究院院长、国际级武术裁判林建华，近日接受中新社“东西问”专访，作出回答。
原创
2024-05-17 16:46:38
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题意： 给你n个数，让你从选择k个数，然后排成一个环（k个数的顺序随意，但是排成一个环后就不能变了），然后可以在这个环上任意的找连续w个数（w=L&&#include#includeusing name...
原创
2022-07-18 11:07:34
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题意： 给你n个数，让你从选择k个数，然后排成一个环（k个数的顺序随意，但是排成一个环后就不能变了），然后可以在这个环上任意的找连续w个数（w=L&&#include#includeusing namespace std;int N ,K ,L ,...
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2014-07-26 14:31:00
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深拷贝： 不仅要复制对象的所有基本数据类型的成员变量值，还要为所有引用数据类型的成员变量申请存储空间，并复制每个引用数据类型成员变量所引用的对象，知道该对象可达的所有对象。也就是说，对象进行深拷贝要对整个对象图进行拷贝，简单的说，深拷贝对引用数据类型的成员变量的对象图中所有的对象都开辟了内存空间；而浅拷贝
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2023-08-15 20:57:31
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