原文:sklearn:随机森林_分类器_红酒数据集

对比决策树和随机森林 随机森林的袋外数据 在有放回的抽样中,有一部分数据会被反复抽到,可能有一部分数据一直没有被抽到,这部分数据就叫做袋外数据 袋外数据的比例大约是 , 通过 n n ,无穷大时候收敛于 e 来得到 袋外数据可以用于做测试集,且在实例化随机森林时候,oob score True,默认是False状态 袋外数据使用时候,就不用划分测试集 和 训练集 袋外数据适用于数据量较大的情况, ...

2021-01-02 16:23 0 711 推荐指数:

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随机森林分类器学习

算法,比如adaboost分类,adaboost回归,袋装分类器,袋装回归,梯度提升分类,梯度提升回归,随机森林分类 ...

Fri May 15 19:37:00 CST 2020 0 734
朴素贝叶斯分类器(MNIST数据集

P(y|X)=P(y)*P(X|y)/P(X) 样本中的属性相互独立; 原问题的等价问题为: 数据处理为防止P(y)*P(X|y)的值下溢,对原问题取对数,即: 注意:若某属性值在训练集中没有与某个类同时出现过,则直接P(y)或P(X|y)可能为 ...

Sat Sep 28 07:22:00 CST 2019 0 782
随机森林分类器(Random Forest)

阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 ...

Thu Jan 18 18:46:00 CST 2018 0 11922
 
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