原文:sklearn:隨機森林_分類器_紅酒數據集

對比決策樹和隨機森林 隨機森林的袋外數據 在有放回的抽樣中,有一部分數據會被反復抽到,可能有一部分數據一直沒有被抽到,這部分數據就叫做袋外數據 袋外數據的比例大約是 , 通過 n n ,無窮大時候收斂於 e 來得到 袋外數據可以用於做測試集,且在實例化隨機森林時候,oob score True,默認是False狀態 袋外數據使用時候,就不用划分測試集 和 訓練集 袋外數據適用於數據量較大的情況, ...

2021-01-02 16:23 0 711 推薦指數:

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隨機森林分類器學習

算法,比如adaboost分類,adaboost回歸,袋裝分類器,袋裝回歸,梯度提升分類,梯度提升回歸,隨機森林分類 ...

Fri May 15 19:37:00 CST 2020 0 734
朴素貝葉斯分類器(MNIST數據集

P(y|X)=P(y)*P(X|y)/P(X) 樣本中的屬性相互獨立; 原問題的等價問題為: 數據處理為防止P(y)*P(X|y)的值下溢,對原問題取對數,即: 注意:若某屬性值在訓練集中沒有與某個類同時出現過,則直接P(y)或P(X|y)可能為 ...

Sat Sep 28 07:22:00 CST 2019 0 782
隨機森林分類器(Random Forest)

閱讀目錄 1 什么是隨機森林? 2 隨機森林的特點 3 隨機森林的相關基礎知識 4 隨機森林的生成 5 袋外錯誤率(oob error) 6 隨機森林工作原理解釋的一個簡單例子 7 隨機森林的Python實現 ...

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