随机森林不需要交叉验证! 随机森林属于bagging集成算法,采用Bootstrap,理论和实践可以发现Bootstrap每次约有1/3的样本不会出现在Bootstrap所采集的样本集合中。故没有参加决策树的建立,这些数据称为袋外数据oob,歪点子来了,这些袋外数据可以用于取代测试集 ...
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2019-02-27 18:46 0 1355 推荐指数:
随机森林不需要交叉验证! 随机森林属于bagging集成算法,采用Bootstrap,理论和实践可以发现Bootstrap每次约有1/3的样本不会出现在Bootstrap所采集的样本集合中。故没有参加决策树的建立,这些数据称为袋外数据oob,歪点子来了,这些袋外数据可以用于取代测试集 ...
https://blog.csdn.net/xiezhen_zheng/article/details/82011908 参考:特征筛选方法 https://blog.csdn.net/m0_37316673/article/details/107524247 ...
完整代码: https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列: Titanic系列之原始数据分析和数据处理 Titanic系列之数据变换 Titanic系列之派生属性&维归约 之前的三篇博文已经进行了一次还算完整的特征工程 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=13546 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它,因此它看起来非常适合非常大的数据集。大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”,在这种情况下,很难比较可变重要性图的值的解释。例如,考虑一个非常简单 ...
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基于随机森林做回归任务(数据预处理、MAPE指标评估、可视化展示、特征重要性、预测和实际值差异显示图) 2019-03-13 10:55:04 PanDawson 阅读数 3444更多 分类专栏: 机器学习 ...
基于模型刷选特征方法有:排列重要性、shap value、null importance 这里简单介绍一下排列重要性: 一、排列重要性原理 首先建立一个模型,计算某列特征重要性时,打乱该列顺序,其余列不变,然后再使用打乱后的数据来预测,最后计算正确率;如果某列对模型预测很重要,那么打乱该列 ...