这是一个机器学习的包，里面内置了一些数据集，可以进行学习和运算。 随机森林，可以用于分类和回归。 重要参数包括n_feature,n_trees from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble import R ...
分类：
编程语言 时间：
2019-11-09 18:04:23
阅读次数：
93
决策树 (decision tree) 是一种常用的有监督算法。 决策树算法有很多类型，其中最大的差别就是最优特征选择的方法不同。最优特征指的是，在每个结点处，如何选择最好的特征（属性）对样本进行分类，这里最佳的意义即经过这步划分，能使分类精度最好，直到这棵树能准确分类所有训练样本。 通常特征选择的 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-11-07 19:39:05
阅读次数：
95
问题描述： 在一段spark机器学习的程序中，同时用到了Filter算子和StringIndexer算子，其中StringIndexer在前，filter在后，并且filter是对stringindexer的输出列设置了过滤条件，filter算子之后将数据集灌到随机森林中（试过决策树分类和逻辑回归同 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-11-05 13:16:49
阅读次数：
96
决策树： 使用决策树算法，我们从树根开始，基于可获得最大信息增益（information gain，IG）的特征来对数据进行划分，我们将在下一节详细介绍信息增益的概念。 通过迭代处理，在每个子节点上重复此划分过程，直到叶子节点。这意味着在每一个节点处，所有的样本都属于同一类别。 在实际应用中，这可能 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-10-19 10:01:54
阅读次数：
106
什么是机器学习？ 机器学习技术的存在，使得人们可以享受强大的垃圾邮件过滤带来的便利，拥有方便的文字和语音识别软件，能够使用可靠的网络搜索引擎，同时在象棋的网络游戏对阵中棋逢对手，而且在可见的将来，我们将拥有安全高效的无人驾驶汽车。 分类： 监督学习（supervised learning）、无监督学 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-18 10:58:43
阅读次数：
130
在集成学习（一）中介绍过，Bagging(bootstrap aggregation)是一种增强模型多样性，降低方差的有效手段，特别适用于高方差，低偏差的模型，例如决策树，注意到Bagging也是一种可并行模型，而Boosting是一种顺序模型，是一类由弱学习器提升到强学习器的算法。注意到，对于绝大 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-17 01:18:23
阅读次数：
151
[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# scikit-learn库之随机森林本文主要介绍随机森林的两个模型`RandomForestClassifier... ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-16 17:59:10
阅读次数：
65
[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# Bagging算法和随机森林集成学习主要分成两个流派，其中一个是Boosting算法，另一个则是本文要讲的Bag... ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-16 17:42:44
阅读次数：
96
原文链接：http://tecdat.cn/?p=7335 本文 将针对R进行的几次建模练习的结果，以魁北克数据为依据，分为13年的训练和1年的测试。prophet与基本线性模型（lm），一般加性模型（gam）和随机森林（randomForest）进行了比较。 首先，设置一些选项，加载一些库，并更改 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-10-10 17:30:52
阅读次数：
272
# 决策树,随机森林 # 决策树结构:if-then # 信息熵: # 例:第一届世界杯32支球队 每个队伍冠军概率1/32 # 可得 log32(程序员认为的log一般都默认是以2为底) = -(1/32*log(1/32)+1/32*log(1/32).....) # 2018 第21届世界杯根... ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-07 17:32:18
阅读次数：
110
