https://blog.csdn.net/xiezhen_zheng/article/details/82011908 參考:特征篩選方法 https://blog.csdn.net/m0_37316673/article/details/107524247 ...
基於隨機森林做回歸任務 數據預處理 MAPE指標評估 可視化展示 特征重要性 預測和實際值差異顯示圖 : : PanDawson閱讀數 更多 分類專欄:機器學習 版權聲明:本文為博主原創文章,遵循CC . BY SA版權協議,轉載請附上原文出處鏈接和本聲明。 本文鏈接: https: blog.csdn.net qq article details 學習唐宇迪老師的機器學習課程 基於隨機森林做回 ...
2019-11-03 13:45 0 2206 推薦指數:
https://blog.csdn.net/xiezhen_zheng/article/details/82011908 參考:特征篩選方法 https://blog.csdn.net/m0_37316673/article/details/107524247 ...
隨機森林不需要交叉驗證! 隨機森林屬於bagging集成算法,采用Bootstrap,理論和實踐可以發現Bootstrap每次約有1/3的樣本不會出現在Bootstrap所采集的樣本集合中。故沒有參加決策樹的建立,這些數據稱為袋外數據oob,歪點子來了,這些袋外數據可以用於取代測試集 ...
# IMPORT >>> import numpy >>> from numpy import allclose >>> from pysp ...
完整代碼: https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列: Titanic系列之原始數據分析和數據處理 Titanic系列之數據變換 Titanic系列之派生屬性&維歸約 之前的三篇博文已經進行了一次還算完整的特征工程 ...
show the code: 參考的是sklearn中的樣例: Gradient Boosting regression — scikit-learn 0.19.2 documentation 畫出的圖如下所示: ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=24127 原文出處:拓端數據部落公眾號 介紹 鮑魚是一種貝類,在世界許多地方都被視為美味佳餚。鐵和泛酸的極好來源,是澳大利亞、美國和東亞的營養食品資源和農業。100 克鮑魚可提供超過 20% 的每日推薦攝入量。鮑魚的經濟價值與其年齡呈正 ...
在得出random forest 模型后,評估參數重要性 importance() 示例如下 特征重要性評價標准 %IncMSE 是 increase in MSE。就是對每一個變量 比如 X1 隨機賦值, 如果 X1重要的話, 預測的誤差會增大,所以 誤差的增加就等同於准確性 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=13546 變量重要性圖是查看模型中哪些變量有趣的好工具。由於我們通常在隨機森林中使用它,因此它看起來非常適合非常大的數據集。大型數據集的問題在於許多特征是“相關的”,在這種情況下,很難比較可變重要性圖的值的解釋。例如,考慮一個非常簡單 ...