文章 2024-07-08 来自:开发者社区

基于Python实现随机森林分类模型(RandomForestClassifier)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。 ...

基于Python实现随机森林分类模型(RandomForestClassifier)项目实战
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

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

101 课时 |
795 人已学 |
免费

【科技少年】Python基础语法

24 课时 |
1540 人已学 |
免费

【科技少年】Python绘画编程第一课

20 课时 |
4115 人已学 |
免费
开发者课程背景图
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 2024-05-06 来自:开发者社区

Python众筹项目结果预测:优化后的随机森林分类器可视化|数据代码分享

随着信息技术的飞速发展,众筹作为一个互联网金融的子领域已经成为个人和小企业主筹集资金支持梦想的创新渠道(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 无论对于众筹发起者还是众筹平台而言,如何利用...

Python众筹项目结果预测:优化后的随机森林分类器可视化|数据代码分享
文章 2024-05-06 来自:开发者社区

数据分享|python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化

离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理,提升组织职员的心理健康,从而更有利于企业未来的发展(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 解决方案 任务/目标 采用分类这一方法构建6种模型对职员离职预测,分别是逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM。确定某一职员属于是或否离职的目标类,并以此...

数据分享|python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化
文章 2024-04-30 来自:开发者社区

【Python 机器学习专栏】随机森林算法的性能与调优

在机器学习领域,随机森林算法是一种强大而灵活的方法。它以其出色的性能和广泛的应用而备受关注。本文将深入探讨随机森林算法的性能特点以及如何对其进行调优。 一、随机森林算法的基本原理 随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并将它们组合在一起形成一个森林。每个决策树都是基于随机选择的样本和特征进行训练的,这使得每棵树都具有一定的多样性。最终的预测结果...

文章 2024-04-30 来自:开发者社区

Python随机森林、线性回归对COVID-19疫情、汇率数据预测死亡率、病例数、失业率影响可视化(下)

Python随机森林、线性回归对COVID-19疫情、汇率数据预测死亡率、病例数、失业率影响可视化(上):https://developer.aliyun.com/article/1498586 按年分析失业率 导入失业数据并将其转换为数据框架 删除列名 "1960 "至 "1990 "之间的所有列,因为它们是空列,数据中没有各县报告的这些年份的数据,还删除了 "指标名...

Python随机森林、线性回归对COVID-19疫情、汇率数据预测死亡率、病例数、失业率影响可视化(下)
文章 2024-04-30 来自:开发者社区

Python随机森林、线性回归对COVID-19疫情、汇率数据预测死亡率、病例数、失业率影响可视化(上)

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33536 自2019年12月以来,传染性冠状病毒疾病2019(COVID-19)迅速席卷全球,并在短短几个月内达到了大流行状态(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 迄今为止,全球已报告了超过6800万例病例。为了应对这一大流行病,实施了公共卫生政策,通过实施“居家令”政策来减缓COVID-19的传播。...

Python随机森林、线性回归对COVID-19疫情、汇率数据预测死亡率、病例数、失业率影响可视化(上)
文章 2024-04-29 来自:开发者社区

数据分享|Python爱彼迎Airbnb新用户体验数据XGBoost、随机森林预测

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32380 分析师:Zhuhua Huang 在多项用户数据中寻找与预测值相关的属性。查看各个特征的分布与特征之间的关联。分析用户数据,查看特定人群的使用习惯进行产品优化。最后选择合适的模型与参数来进行预测(点击文末“阅读原文”获取完整数据)。 解决方案 ...

数据分享|Python爱彼迎Airbnb新用户体验数据XGBoost、随机森林预测
文章 2024-04-28 来自:开发者社区

Python对中国电信消费者特征预测:随机森林、朴素贝叶斯、神经网络、最近邻分类、逻辑回归、支持向量回归(SVR)

随着大数据概念的兴起,以数据为基础的商业模式越来越流行,用所收集到的因素去预测用户的可能产生的行为,并根据预测做出相应反应成为商业竞争的核心要素之一。 单纯从机器学习的角度来说,做到精准预测很容易,但是结合具体业务信息并做出相应反应并不容易。预测精确性是核心痛点。 解决方案 ...

Python对中国电信消费者特征预测:随机森林、朴素贝叶斯、神经网络、最近邻分类、逻辑回归、支持向量回归(SVR)

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。