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 ...
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 : : PanDawson阅读数 更多 分类专栏:机器学习 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC . BY SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接: https: blog.csdn.net qq article details 学习唐宇迪老师的机器学习课程 基于随机森林做回 ...
2019-11-03 13:45 0 2206 推荐指数:
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 ...
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 ...
# IMPORT >>> import numpy >>> from numpy import allclose >>> from pysp ...
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 ...
show the code: 参考的是sklearn中的样例: Gradient Boosting regression — scikit-learn 0.19.2 documentation 画出的图如下所示: ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24127 原文出处:拓端数据部落公众号 介绍 鲍鱼是一种贝类,在世界许多地方都被视为美味佳肴。铁和泛酸的极好来源,是澳大利亚、美国和东亚的营养食品资源和农业。100 克鲍鱼可提供超过 20% 的每日推荐摄入量。鲍鱼的经济价值与其年龄呈正 ...
在得出random forest 模型后,评估参数重要性 importance() 示例如下 特征重要性评价标准 %IncMSE 是 increase in MSE。就是对每一个变量 比如 X1 随机赋值, 如果 X1重要的话, 预测的误差会增大,所以 误差的增加就等同于准确性 ...
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 ...