环境 python相关环境 python . graphviz sklearn pandas numpy 数据 nsrxx 例： , , , : : . , : : . , zzsfp zzsfp humx .数据处理 将数据zzsfp和zzsfp humx两个数据合并为com 删除部分列减少特征 将内容类型转换为int 删除中文字符 英文字符以及部分符号 .生成数据集 取com中的一万条数据作为 ...
2021-10-21 17:15 0 184 推荐指数：
孤立森林 Isolation Forest（sklearn.ensemble.IsolationForest）：一种适用于 连续数据 的 无监督 异常检测方法。与随机森林类似，都是高效的集成算法，相较于LOF，K-means等传统算法，该算法鲁棒性高且对数据集的分布无假设。 Isolation ...
。 有三种方法可以进行上面的划分操作：留出法、交叉验证法、自助法。 留出法： 留出法 ...
使用 sklearn 进行交叉验证 目录 模型评估方法 留出法： 交叉验证： 运用交叉验证进行数据集划分 KFold 方法 k 折交叉验证 RepeatedKFold p 次 k 折交叉验证 LeaveOneOut 留一法 ...
需求：对糖尿病数据集进行回归分析，以便对未知数据进行预测。 数据集Diabetes：1.包含442个患者的10个生理特征 2.10个特征变量数据均已进行规范化 数据集描述： 完整代码： 运行结果： 今天阴天，同时伴随着淅淅沥沥的小雨 ...
20161011期投资者栏目中，使用9号雷达锁定强势股： 1. 使用一根线抓到强势股的主升浪。 2. 相对强弱指数RSI非常适合做短线（将三个指标同意修改为9，当RSI成功上传80线之后展开上攻）。 3. K线最好有明显的地步形态配置（元弧底，小幅震荡）。 4. RSI突破临界点即向上突破 ...
转自：http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5657196.html 系列 《使用sklearn进行集成学习——理论》 《使用sklearn进行集成学习——实践》 目录 1 前言2 集成学习是什么？3 偏差和方差 3.1 ...
系列 《使用sklearn进行集成学习——理论》 《使用sklearn进行集成学习——实践》 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参？ 2.1 调参的目标：偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 ...
系列 《使用sklearn进行集成学习——理论》 《使用sklearn进行集成学习——实践》 目录 1 前言2 集成学习是什么？3 偏差和方差 3.1 模型的偏差和方差是什么？ 3.2 bagging的偏差和方差 3.3 boosting的偏差和方差 3.4 ...
