# IMPORT >>> import numpy >>> from numpy import allclose >>> from pysp ...
https: blog.csdn.net xiezhen zheng article details 参考:特征筛选方法 https: blog.csdn.net m article details ...
2020-09-21 15:53 0 793 推荐指数:
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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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
一、正则化 1.L1/Lasso L1正则方法具有稀疏解的特性,因此天然具备特征选择的特性,但是要注意,L1没有选到的特征不代表不重要,原因是两个具有高相关性的特征可能只保留了一个,如果要确定哪个特征重要应再通过L2正则方法交叉检验。 举例:下面的例子在波士顿房价数据上运行了Lasso ...