文章 2024-10-21 来自:开发者社区

一个 python + 数据预处理+随机森林模型 (案列)

一个 python + 数据预处理+随机森林模型 (案列) 本次使用的是 样本可以去 boci_trial_0423.csv 下载 下载boci_trial_0423.csv 前言 这个是之前写的一个 python 的 + 随机森林模型例子,不适合初学者。 根据 百度百科的定义 随机森林指的是利用多棵树对样本...

一个 python + 数据预处理+随机森林模型 (案列)
文章 2024-07-09 来自:开发者社区

Python实现深度神经网络gcForest(多粒度级联森林)分类模型

说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 ...

Python实现深度神经网络gcForest(多粒度级联森林)分类模型
文章 2024-07-08 来自:开发者社区

Python实现随机森林回归模型(RandomForestRegressor算法)项目实战

说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 ...

Python实现随机森林回归模型(RandomForestRegressor算法)项目实战
阿里云文档 2024-06-05

在ECS实例上使用EAIS推理PyTorch模型

您可以在ECS实例(非GPU实例)上绑定一个弹性加速计算实例EAIS(EAIS可以为ECS实例提供GPU资源),即可生成一款新规格的GPU实例。相比直接购买GPU实例,使用该方式可以为您灵活提供GPU资源并有效节省成本。如果您初次使用EAIS,可以通过本文内容体验在ECS实例上使用EAIS通过Python脚本推理PyTorch模型并获得性能加速的完整使用流程,帮助您快速上手EAIS。

文章 2024-05-20 来自:开发者社区

python-随机森林后筛选最重要变量,模型准确率、随机森林混淆矩阵结果、基尼系数排序图

在测试集上进行预测 y_pred = rf.predict(X_test) 计算模型准确率 ...

文章 2024-04-28 来自:开发者社区

python用回归、arima、随机森林、GARCH模型分析国债期货波动性、收益率、价格预测

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31123 分析师:Yihan Mao 本文为客户提供咨询,让个人购买人员了解美国国债期货的特性,以便于进行个人投资及管理。 任务/目标 由于国债期货的方便,可以快速交易,所以无论是用来投机还是用来对冲风险都有很好的作用效果。我们提取美国国债期货的数据,进行波动性,收益率上的分析,并进行价格预测...

python用回归、arima、随机森林、GARCH模型分析国债期货波动性、收益率、价格预测
文章 2024-04-23 来自:开发者社区

PYTHON条件生存森林模型CONDITIONAL SURVIVAL FOREST分类预测客户流失交叉验证可视化|数据分享

原文链接:http://tecdat.cn/?p=26982  简介 客户流失/流失,是企业最重要的指标之一,因为获取新客户的成本通常高于保留现有客户的成本。 事实上,根据一个 study by Bain & Company,随着时间的推移,现有客户倾向于从公司购买更多产品,从而降低企业的运营成本,并可能将他们使用的产品推荐给其他人。例如,在金...

PYTHON条件生存森林模型CONDITIONAL SURVIVAL FOREST分类预测客户流失交叉验证可视化|数据分享
文章 2024-04-16 来自:开发者社区

R和Python机器学习:广义线性回归glm,样条glm,梯度增强,随机森林和深度学习模型分析

使用R和Python进行分析的主要好处之一是,它们充满活力的开源生态系统中总是有新的和免费提供的服务。如今,越来越多的数据科学家能够同时在R,Python和其他平台上使用数据,这是因为供应商向R和Python引入了具有API的高性能产品,也许还有Java,Scala和Spark。 H2O品牌被称为“商业AI”,“使任何人都可以轻松地应用数学和预测分析来解决当今最具挑战性的业务问题。” H...

R和Python机器学习:广义线性回归glm,样条glm,梯度增强,随机森林和深度学习模型分析
阿里云文档 2024-02-27

使用PAI Python SDK训练和部署PyTorch模型

PAI Python SDK是PAI提供的Python SDK,提供了更易用的HighLevel API,支持用户在PAI完成模型的训练和部署。本文档介绍如何使用PAI Python SDK在PAI完成一个PyTorch模型的训练和部署。

文章 2023-12-26 来自:开发者社区

基于Python的随机森林(RF)回归与多种模型超参数自动优化方法

  本文详细介绍基于Python的随机森林(Random Forest)回归算法代码与模型超参数(包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等等)自动优化代码。  本文是在上一篇博客1:基于Python的随机森林(RF)回归与变量重要性影响程度分析(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/1....

基于Python的随机森林(RF)回归与多种模型超参数自动优化方法

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