拓端tecdat：R語言用加性多元線性回歸、隨機森林、彈性網絡模型預測鮑魚年齡和可視化
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相關 ...
原文：拓端tecdat|R語言隨機森林模型中具有相關特征的變量重要性
原文鏈接：http: tecdat.cn p 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，考慮一個非常簡單的線性模型 在這里，我們使用一個隨機森林的特征之間的關系模型，但實際上，我們考慮另一個特點 不用於產生數據 ，即相關 。我們考慮這 ...
2020-05-20 14:49 0 1349 推薦指數：
相關推薦
拓端tecdat|R語言邏輯回歸分析連續變量和分類變量之間的“相關性“
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=18169 比如說分類變量為是否幸存、是因變量，連續變量為年齡、是自變量，這兩者可以做相關分析嗎？兩者又是否可以做回歸分析？ 我們考慮泰坦尼克號 ...
拓端數據tecdat|R語言Copula函數股市相關性建模：模擬Random Walk(隨機游走)
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=19688 在引入copula時，大家普遍認為copula很有趣，因為它們允許分別對邊緣分布和相依結構進行建模。 copula建模邊緣和相依關系 給定一些邊緣分布函數和一個copula，那么我們可以生成 ...
利用隨機森林進行特征重要性評估
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 ...
隨機森林是否需要交叉驗證+特征的重要性
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 ...
pyspark 隨機森林特征重要性
# IMPORT >>> import numpy >>> from numpy import allclose >>> from pysp ...
拓端tecdat|R語言廣義相加（加性）模型（GAMs）與光滑函數可視化
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=23509 原文出處：拓端數據部落公眾號 我們在研究工作中使用廣義加性模型（GAMs）。mgcv軟件包是一套優秀的軟件，可以為非常大的數據集指定、擬合和可視化GAMs。 這篇文章介紹一下廣義加性模型（GAMs）目前可以實現的功能 ...
拓端tecdat|R語言用邏輯回歸、決策樹和隨機森林對信貸數據集進行分類預測
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=17950 在本文中，我們使用了邏輯回歸、決策樹和隨機森林模型來對信用數據集進行分類預測並比較了它們的性能。數據集是 看起來所有變量都是數字變量，但實際上，大多數都是因子變量， > ...