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R语言随机森林筛选变量.txt
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随机森林代码,用于特征筛选
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2020华为杯研究生数学建模大赛的B题,辛烷值建模,需要先对众多变量进行特征筛选,再进行变量和输出之间的对应关系。所以可以用随机森林来进行变量的特征筛选。这个是py文件。
随机森林算法
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随机森林(Random Forest)算法,是用随机的方式建立一个森林,是一种基于决策树的组合学习算法。随机森林的基本思想是在构造单个树的过程中,随机选取一些变量或特征参与树节点划分,重复多次并保证建立的这些树之间的独立性。在得到随机森林之后,当有一个新的输入样本进入的时候,森林中的每一棵决策树都会对该样本进行判断,得到该样本属于哪一个类的结果,最后看整个森林中属于哪一类的得票最高,就预测该样本为
随机森林各变量的中文解释
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这是总结的随机森林中各个变量的中文解释,是从随机森林提出者缩写的英文文献中直接翻译过来
随机森林R语言实现
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内含两种随机森林R语言实现代码,并附有文献及说明
R语言生成随机森林
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使用randomforest包在iris数据集上训练随机森林,并绘制误差
R语言 随机森林回归
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主要利用R语言进行随机森林回归,还有其他两种回归, library(lattice) library(grid) library(DMwR) library(rpart) library(ipred) library(randomForest) #回归树,装袋算法,随机森林三大回归 #前二种算法可以计算缺失数据,但随机森林不行,所以还需将数据进行清洗整理 data(algae) algae <-
R语言随机森林算法randomForest
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R语言编写的随机森林(randomForest)代码。版本4.6-10,
r语言机器学习随机森林包
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r语言随机森林包,随机森林是基于决策树的一种机器学习语言。用于医学预测,生态发展预测,且预测精度高。
利用随机森林评估特征重要性应用——以UCI葡萄酒为例
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利用随机森林评估特征重要性应用——以UCI葡萄酒为例,可扩展到故障诊断和状态评估领域 # 利用随机森林评估特征的重要性 #筛选出重要性比较高的变量 其中特征评估和变量筛选一直是故障诊断和状态评估领域的一个热门...
2021年研究生数学建模D题第一题-分子描述符的筛选与分析
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包含数据集文件、源代码文件、ipynb文件、可视化结果、项目说明文件、数据集说明文件。...然后使用随机森林模型得到特征的置换特征重要性,进而筛选出备选特征;最后根据特征间的相关性,选择最终的特征。
2021年华为杯研究生数学建模竞赛D题解答.zip
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* 第一问采用随机森林+相关性分析筛选20个变量 * 第二问采用决策树回归、线性回归、梯度提升向量机、随机 森林回归、多层次感知机回归、XGBoost 回归和LightGBM 模型对生物活性预测。最终得出LightGBM 模型的效果...
SuperLearner:SuperLearner R软件包的当前版本
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数十种算法:XGBoost,随机森林,GBM,套索,SVM,BART,KNN,决策树,神经网络等。 与集成以支持更多算法。 包括用于快速向集合中添加自定义算法的框架。 使用内置绘图可视化每种算法的性能。 轻松检查集合中...
基于机器学习和多模型融合的二手车交易市场大数据挖掘项目源码+项目说明+模型.zip
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主要包括特征的筛选与转化、相关性分析、缺失值填补、数据清洗与统计,首先将部分日期型数据转化为数值型数据,接着通过随机森林算法成功对关键特征的缺失值完成填补,最终得到16个分类变量和13项数值变量,共计...
基于机器学习算法的信用风险预测模型研究——以某互联网金融公司数据样本为例
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习技术对网络信贷平台的用户进行建模分析,使用Information Value统计量筛选变 量特征,采取 woe (weightofevidence)编码的方式对变量特征进行重新编码,以 提升变量对两类用户的辨别能力,最后,使用Logistic回归...
特征变量选择和回归方法相结合的土壤有机质含量估算
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并利用全波段和特征波段建立偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)模型预测土壤有机质含量。结果表明, PLSR和SVM模型结合特征变量选择,不仅提高了模型运算效率,而且模型预测能力较全波段均有一定提高...
不对称反应的对映体过量值预测 (2012年)
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建立了手性催化剂结构与反应产物对映体过量值的定量...通过遗传算法进行变量选择,采用随机森林法建立数学模型以预测对映体过量值,测试集的相关系数R2 = 0.769,整个数据集的OOB( Out-of-bag)交叉验证结果为R2 =0.785.
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据.zip
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第30章 基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断 第31章 思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第32章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测 第33章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江...
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据.rar
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MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据.
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基于竞争适应重加权采样算法耦合机器学习的土壤含水量估算
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基于竞争适应重加权采样算法筛选出最优光谱变量子集,利用3种机器学习方法——BP神经网络、随机森林回归和极限学习机建立土壤含水量预测模型,进而实现土壤含水量估算模型的优选。结果表明:竞争适应重加权采样算法...
MATLAB神经网络43个案例分析
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MATLAB 神经网络43个案例分析
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《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据
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第30章 基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断 第31章 思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第32章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测 第33章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江...
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