Python数据分析与数据化运营 第2版
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上传时间:2019-08 大小:15KB
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随机森林的Python代码实现 下载
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2021-01-20Python随机森林分类器代码实现
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随机森林算法介绍
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随机森林的代码实现和相应的数据集 (python代码)
2017-03-20本文件包括随机森林的代码实现和相应的数据集,以及详尽的中文注释,已调试通过。代码有两份,一份是在网上下载的,另一份是自己整理后编写的。编程环境为Python2.7。因为只是用来学习随机森林算法,所以在调参方法没下多少功夫,正确率可能不太高,当然数据集比较小也是一个原因。感兴趣的童鞋可以自己调整参数提高正确率。
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随机森林---python实现
2018-04-17随机森林---python实现附加训练数据 随机森林就是由许多的决策树组成。每一颗决策树可能误差较大,但是综合在一起最后通过选举的方式产生的结果将非常准确。
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2023-04-28随机森林算法 注解: 导入需要的库; 加载iris数据集; 将数据集划分为训练集和测试集,其中test_size参数表示测试集占比; 创建随机森林分类器对象,其中n_estimators参数表示决策树的数量,max_depth参数表示决策树的最大深度,random_state参数表示随机数种子; 使用fit()方法对训练数据进行训练; 使用score()方法输出分类器的准确率。 在以上代码中,我们使用了sklearn中的RandomForestClassifier类来创建随机森林分类器。同时,为了防止模型过拟合,我们限制了决策树的最大深度(max_depth=2)。需要注意的是,随机森林模型需要根据实际问题选择合适的超参数,并进行超参数调整。可以使用网格搜索等方法自动化地进行超参数调整。
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2021-09-10使用随机森林回归数据,给出数据的重要性和预测
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2017-11-06随机森林回归分宜预测,比向量机精度好点随机森林 论文作者写的随机森林代码,采用matlab混合编程,需要安装Fortran compiler。。。 (An interface to the random forest algorithm (version 3.3) written by Leo Breiman and Adele Cutler. This tool is for windows MATLAB R13 only)
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python随机森林应用实例
2019-01-15竞赛时写的一个python小程序,得了0.93分,思路如下,1读取训练集、2数据预处理、3上模型、4将模型应用到预测及、5生成预测结果
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2014-12-17利用matlab自带的数据、决策树函数classregtree来构造决策树,将数据分别train和Test,并用Test对构造的随机森林进行验证。
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2022-07-15这是python实现的随机森林算法,使用第三方库,代码简单实用。
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2021-09-10随机森林算法程序,用于对数据的仿真预测,是一个有用的算法
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