决策树与随机森林算法在分类问题中的应用
在机器学习的广阔天地里，决策树与随机森林作为两种经典的监督学习算法，因其强大的解释性和预测能力，被广泛应用于分类任务中。本文将深入浅出地探讨这两种算法的工作原理，通过Python代码实例展示它们在实际问题中的应用，并探讨如何利用它们解决分类难题。 一、决策树基础 1.1 工作原理 决策树是一种树形结构的模型，通过...
共享单车需求量数据用CART决策树、随机森林以及XGBOOST算法登记分类及影响因素分析
全文链接：http://tecdat.cn/?p=28519 作者：Yiyi Hu 近年来，共享经济成为社会服务业内的一股重要力量。作为共享经济的一个代表性行业，共享单车快速发展，成为继地铁、公交之后的第三大公共出行方式。 但与此同时，它也面临着市场需求不平衡、车辆乱停乱放、车辆检修调度等问题。本项目则着眼于如何不影响市民出行效率的同时，对共享单车进行...
什么是PS-SMART二分类训练算法组件
参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务，SMART（Scalable Multiple Additive Regression Tree）是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练任务，可以在上千节点中运行。同时，PS-SMART支持多种数据格式及...
什么是GBDT二分类预测V2算法组件
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树 (Gradient Boosting Decision Trees) 算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。
什么是视频分类训练算法组件_人工智能平台 PAI(PAI)
针对原始视频数据，您可以使用视频分类训练算法组件对其进行模型训练，从而获得用于推理的视频分类模型。本文介绍视频分类训练算法组件的配置方法及使用示例。
【数据挖掘】袋装、AdaBoost、随机森林算法的讲解及分类实战（超详细 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~组合分类组合分类器（Ensemble）是一个复合模型，由多个分类器组合而成。组合分类器往往比它的成员分类器更准确俗话说得好 三个臭皮匠顶过一个诸葛亮 此处也是如下 1：袋装袋装（Bagging）是一种采用随机有放回的抽样选择训练数据构造分类器进行组合的方法。如同找医生看病，选择多个医生，根据多个医生的诊断结果做出最终结果（多数表决），每个医生具有相同的....
基于sklearn随机森林算法对鸢尾花数据进行分类
随机森林定义 随机森林（Random Forest，RF），顾名思义就是将多棵相互之间并无关联的决策树整合起来形成一个森林，再通过各棵树投票或取均值来产生最终结果的分类器。在介绍随机森林前需要了解几个概念：Bootstrap 自助抽样法、Bagging 套袋法和 Boosting 提升法。 Bootstrap 是一种抽样方法，即采取随机有放回....
ML之RF&XGBoost：分别基于RF随机森林、XGBoost算法对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测(乘客是否生还)
输出结果 设计思路 核心代码rfc = RandomForestClassifier()rfc.fit(X_train, y_train)rfc.score(X_test, y_test)xgbc = XGBClassifier()xgbc.fit(X_train, y_train)xgbc.score(X_test, y_test)class RandomForestCla....
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