随机森林、GBDT

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随机森林、GBDT

: 基于随机森林RF、梯度提升决策树GBDT贷款批准预测.zip 该公司力求根据客户在填写在线申请表时提供的信息，自动（实时）完成贷款资格审查程序。预计开发的 ML 模型可以帮助...该项目通过比较随机森林RF、梯度提升决策树GBDT算法的性能，从而选择最优模型为业务决策提供支持
评级：0 浏览量：11 收藏量：0 资源大小：22KB 上传时间：2024-06-11

: 随机森林等集成算法高频面试题1 随机森林、GBDT（梯度提升决策树）和XGBoost是机器学习中非常重要的集成学习算法，它们在解决分类和回归问题时表现出色。这些算法都是通过组合多个弱学习器来创建一个强大的预测模型，从而提高模型的准确性和稳定性...
评级：0 浏览量：157 收藏量：0 资源大小：49KB 上传时间：2022-08-08

: 集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost.rar 机器学习中集成学习的相关案例代码，包含随机森林，GBDTXBoost等理论所所涉及的案例，包含房价预测，宫颈癌预测，分类回归算法,等案例代码。平常多练练，也用于记录一下，学习学习。
评级：0 浏览量：694 收藏量：4 资源大小：522KB 上传时间：2020-01-05

: 《GBDT和随机森林- CSDN博主dkjkls》 GBDT和随机森林 课程PPT 1.Ensemble Learning 集成学习 2.Bagging: 随机森林 及实战 3.Boosting: GBDT 及实战 4.XGBoost & LightGBM
评级：4 浏览量：1007 收藏量：4 资源大小：17.1MB 上传时间：2018-12-01

: 基于机器学习LR-随机森林-GBDT算法和深度学习LSTM实现英文文本情感预测项目源码+数据集.zip (3) 将英文文本短句转化为tf-idf矩阵后，用逻辑回归(最大熵模型)、随机森林和提升树等算法进行多分类预测。 (4) 通过GloVe词向量将英文文本短句转化为分布式表示后，用双向LSTM网络进行多分类预测(嵌入层+BiLSTM层+...
评级：5 浏览量：226 收藏量：3 资源大小：712KB 上传时间：2023-07-10

: 集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost实战代码合集.zip 00_随机森林案例一：宫颈癌预测. 01. Bagging&Boosting算法应用在回归模型中 02_Adaboost案例一：Adaboost分类算法 03_Adaboost案例二：Adaboost API algorithm参数取值比较
评级：0 浏览量：1116 收藏量：12 资源大小：213KB 上传时间：2021-07-24

: 随机森林算法及其实现（RandomForest）作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（RandomForest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险...
评级：0 浏览量：1012 收藏量：0 资源大小：438KB 上传时间：2021-02-24

: Python数据挖掘与机器学习开发实战_使用随机森林算法实现葡萄酒数据集的分类任务_优秀案例实例源代码源码.... 本文使用随机森林算法实现葡萄酒数据集的分类任务。本文的数据来源是2009年UC1库中的 Wine Quality Data Set的数据,选取其中 Vinho Verde牌子的葡萄牙青酒数据作为分析探究,数据集共计1600个样本。在1600个样本数据...
评级：5 浏览量：1725 收藏量：11 资源大小：3.79MB 上传时间：2022-06-20

: 利用python进行数据预处理（缺失值处理、无序类别处理等）、建立模型（随机森林、GBDT等）.zip 人工智能-项目实践-数据预处理
评级：0 浏览量：46 收藏量：0 资源大小：36KB 上传时间：2024-03-03

: 31. RF GBDT XGBoost 面试级整理1 RF（随机森林）、GBDT（梯度提升决策树）和XGBoost都是集成学习的典型代表。 随机森林（Random Forest）是基于bagging策略的一种集成学习方法。bagging通过多次随机抽样创建多个训练集，然后训练多个基学习器，最终...
评级：0 浏览量：207 收藏量：0 资源大小：534KB 上传时间：2022-08-03

: RF、GBDT、XGBoost Ensemble Learning集成学习 ...前者的代表就是Boosting，后者的代表是Bagging和“随机森林”（Random Forest）。 RF随机森林原理提到随机森林，就不得不提Bagging，Bagging可以简单的理解为：放回抽样，多数表
评级：0 浏览量：793 收藏量：1 资源大小：98KB 上传时间：2021-01-06

: 一种基于数据集成的随机森林算法为此，利用随机森林的集成思想与训练数据集的随机分割重组，提出一种基于数据集成的随机森林算法。该算法通过随机重组将原始的一维预测变量重组为高维变量，并将输出求和值作为最终预测值。实验结果表明，与ARIMA、...
评级：0 浏览量：203 收藏量：0 资源大小：3.48MB 上传时间：2021-07-06

: 机器学习中的算法：决策树模型组合之GBDT 本文来自于csdn，本文从informationgain和决策树两个方面介绍了机器学习的算法，希望对您的学习有帮助。决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将...
评级：0 浏览量：790 收藏量：1 资源大小：184KB 上传时间：2021-02-25

: 基于英文文本通过机器学习算法(LR、Random Forest、GBDT)和深度学习算法(LSTM)预测情感标签 (3) 将英文文本短句转化为tf-idf矩阵后，用逻辑回归(最大熵模型)、随机森林和提升树等算法进行多分类预测。 (4) 通过GloVe词向量将英文文本短句转化为分布式表示后，用双向LSTM网络进行多分类预测(嵌入层+BiLSTM层+...
评级：5 浏览量：87 收藏量：2 资源大小：712KB 上传时间：2023-11-09

: 集成算法.ipynb 集成学习（Ensemble learning）就是将若干个弱分类器通过一定的策略组合之后产生一个强...在现在的各种算法竞赛中，随机森林，梯度提升树（GBDT）， XGBoost等集成算法的身影也随处可见，可见其效果之好，应用之广。
评级：0 浏览量：238 收藏量：0 资源大小：483KB 上传时间：2019-09-17

: 信用卡分类预测数据&代码任务是对客户下个月是否违约做出预测。原始数据格式是csv。模型比较了随机森林，逻辑回归，adboost，gbdt，xgboost的分类准确率，最终选取gbdt进行调参优化，提升了1pt
评级：0 浏览量：273 收藏量：3 资源大小：1021KB 上传时间：2022-08-16

: 基于Pytorch的GBDT+word2vec的长文本分类识别项目源码+项目说明.zip 目前比较成功的是梯度提升树 GBDT 和随机森林RF。样本测试准确率，精度，召回率和 F1 score 都接近 95%。同时也进行了鲁棒性测试（相关代码见 Realdata_prediction），在非样本数据集上进行实测，预测准确率接近 ...
评级：0 浏览量：6 收藏量：0 资源大小：31KB 上传时间：2024-05-30

: 用于预测超导体特性的项目资料（含Python代码）.zip 用于预测超导体特性的项目资料下载后请首先打开READ.md文件。 --------------- 这是一个统计学习项目： ...4. ML模型：到目前为止已实现：XGBoost，GBDT，随机森林，线性回归. 5. 尝试其他模型. 6. 重复文章.
评级：0 浏览量：30 收藏量：0 资源大小：18MB 上传时间：2023-08-14

: 精选_Python实现的基于SVM、LR、GBDT和决策树算法进行垃圾短信识别和分类_源码打包 Python实现的基于SVM、LR、GBDT和决策树算法进行垃圾短信识别和分类
评级：5 浏览量：1129 收藏量：10 资源大小：34.92MB 上传时间：2022-03-11

: 基于 GBDT 的铁路事故类型预测及成因分析.docx 相比之下，集成学习如随机森林和GBDT更适用于这类问题。GBDT通过梯度提升策略，逐步优化弱预测器，对数据拟合度高，尤其适合类别不平衡的数据集。在铁路事故成因分析方面，通常会运用复杂网络方法、灰色理论等，但...
评级：0 浏览量：45 收藏量：1 资源大小：1.16MB 上传时间：2023-02-23

: 集成学习思维导图.jpg 集成学习基础思维导图，根据该导图可以对集成学习有一个框架上的了解，学习了解bagging、boosting、下的随机森林、GBDT、xbg等
评级：0 浏览量：378 收藏量：1 资源大小：2.12MB 上传时间：2020-08-17

: 一种基于GBDT机器学习的算法及应用研究.pdf 基于GBDT机器学习的算法及应用研究本文研究了一种基于GBDT机器学习的 Massive MIMO 波束自配置算法，并将其应用于 5G 网络中。...运用到的机器学习算法主要包括 kNN（k 近邻）、决策树、随机森林等。
评级：0 浏览量：90 收藏量：0 资源大小：3.5MB 上传时间：2021-09-24

: 论文研究-基于Ext-GBDT集成的类别不平衡信用评分模型.pdf 在UCI德国信用数据集上，以AUC和代价敏感错误率作为评价指标，与决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林及其集成模型等当前最为常用的信用评分模型进行对比，验证了该模型的有效性。
评级：0 浏览量：267 收藏量：2 资源大小：1002KB 上传时间：2019-07-22

: 集成学习—AdaBoost、GBDT、XGBT.docx 随机森林的原理是从样本集中用重采样方法选出 n 个样本，然后从所有属性中随机选择 k 个属性，选择最佳分割属性作为节点建立 CART 决策树。最后，通过投票表决结果，决定数据属于哪一类。三、Boosting——AdaBoost...
评级：0 浏览量：339 收藏量：0 资源大小：215KB 上传时间：2021-01-19

: SparkCTR：基于spark（LR，GBDT，DNN）的CTR预测模型 随机森林 梯度提升决策树 GBDT + LR 神经网络内部产品神经网络（IPNN）外部产品神经网络（OPNN）用法这是一个行家项目。 Spark版本是2.3.0。 Scala版本是2.11。在maven自动导入依赖项之后，您可以简单地运行...
评级：5 浏览量：792 收藏量：1 资源大小：57KB 上传时间：2021-02-03

: [校招-基础算法]GBDT_XGBoost常见问题 - 知乎1 3. **列抽样（Column Sampling）**：类似于随机森林，XGBoost在每轮迭代时可以从特征中随机选择一部分，增加了模型的多样性，降低了过拟合风险。 4. **处理缺失值**：XGBoost能自动处理缺失值，它在寻找最佳分割点时...
评级：0 浏览量：384 收藏量：0 资源大小：577KB 上传时间：2022-08-03

: (3 条消息) 机器学习算法中 GBDT 和 XGBOOST 的区别有哪些？ - 知乎1 5. **列抽样（Column Subsampling）**：类似于随机森林，XGBoost支持特征的随机选择，这不仅可以减少过拟合，还可以加速训练过程。 6. **缺失值处理**：XGBoost能够自动处理特征值缺失的情况，根据数据自动决定最优...
评级：0 浏览量：393 收藏量：1 资源大小：4.52MB 上传时间：2022-08-03

: 本科毕业论文—基于深度森林的智能判读产前胎心宫缩图模型研究.pdf 最后，在数据探索的基础上利用深度森林多粒度扫描阶段挖掘样本特征之间的联系，设计级联森林阶段集成随机森林（RF）、加权随机森林（WRF）、完全随机森林（CRF）以及梯度提升树（GBDT）为基分类器，并进行深层迭代，...
评级：0 浏览量：18 收藏量：0 资源大小：1.57MB 上传时间：2023-09-24

: DecistionTree and randomforest 决策树C++实现，内附GBDT ADABOOST 随机森林的实现方法（其实这三个方法只是在决策树外部加几层循环即可实现，代码不超过30行）
评级：0 浏览量：102 收藏量：0 资源大小：2.75MB 上传时间：2015-06-25

: TLD算法相关基础知识 Lucas-Kanade（LK）算法 随机森林（RF，Random Forests） Gradient Boost Desition Tree（GBDT）以及TLD算法运行过程简介
评级：4 浏览量：52 收藏量：4 资源大小：26KB 上传时间：2012-05-06

: AI学习知识点.xmind 随机森林 GBDT 集成学习非督导学习高斯混合模型聚类 PCA 密度估计 LDA 双聚类降维算法 LSI 数据处理与模型调优特征提取数据预处理数据降维模型参数调优模型持久化模型可视化优化算法...
评级：0 浏览量：629 收藏量：4 资源大小：235KB 上传时间：2019-07-15

: 1月19日面试题答案1 4. 预测性能：在充分调优的情况下，GBDT通常表现优于随机森林，但随机森林因简单和易于调优而成为许多实际问题的可行选择。最后，AdaBoost算法是另一种集成学习方法，它通过迭代训练弱分类器并调整样本权重来增强...
评级：0 浏览量：32 收藏量：0 资源大小：108KB 上传时间：2022-08-03

: 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介绍了在信用风险评估领域比较流行的Logistic回归模型和GBDT(梯度迭代决策树)模型，以及主流的模型性能评价指标。在具体的实验中，本论文使用机器学习技术对网络信贷平台的用户进行建模分析,使用Information Value...
评级：5 浏览量：881 收藏量：7 资源大小：2.83MB 上传时间：2022-04-27

: 基于机器学习算法的干豆分类研究本文采用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、多层感知机（MLP）以及梯度增强决策树（GBDT）等四种机器学习算法，对干豆数据集进行分类模型的训练和评估。首先，对数据集进行预处理和特征工程，提取出...
评级：0 浏览量：106 收藏量：0 资源大小：61.22MB 上传时间：2024-01-15

: 数据预测、分类、聚类系统其中，分类系统中采用k-近邻算法、贝叶斯分类器、决策树分类、AdaBoost、GBDT、随机森林、逻辑回归等预测系统中采用贝叶斯网络、马尔科夫模型、线性回归、XGBoost、岭回归、多项式回归、决策树回归预测算法等聚类...
评级：0 浏览量：629 收藏量：6 资源大小：741KB 上传时间：2022-06-14

: 35. Bagging和Boosting的区别1 Bagging和Boosting是两种集成学习方法，...随机森林、Adaboost、GBDT和Xgboost分别代表了这些思想的具体实现，各有优劣，适用于不同的问题场景。在实际应用中，选择哪种方法取决于问题的特性、数据的质量以及计算资源。
评级：0 浏览量：188 收藏量：0 资源大小：194KB 上传时间：2022-08-03

: 机器学习与深度学习面试系列七（集成方法）1 随机森林在Bagging的基础上增加了特征的随机抽样，每次构建决策树时，不是从所有特征中选择最佳分割点，而是从随机抽取的一部分特征中选择。这进一步增加了各树之间的差异，降低了过拟合风险。【Boosting类方法】 ...
评级：0 浏览量：36 收藏量：0 资源大小：866KB 上传时间：2022-08-03

: 基于树模型机器学习方法的GNSS-R海面风速反演.pdf 为了提高海面风速的反演精度，本研究引入机器学习领域常用的树模型算法决策树、随机森林、GBDT等对海面风速进行预测。利用GNSS-R与ECMWF数据构成训练集和验证集，训练集用于模型学习，验证集用于检验模型的反演效果...
评级：0 浏览量：90 收藏量：1 资源大小：4.31MB 上传时间：2021-09-24

: Deep-Forest：Deep Forest 2021.2.1的实现 DF21为基于树的机器学习算法（例如随机森林或GBDT）提供了有效而强大的选择。要快速，请参阅“ 。有关参数调整的详细指导，请参阅。安装可以通过使用pip来安装DF21，是Python的软件包安装程序。您可以使用pip从...
评级：0 浏览量：1708 收藏量：5 资源大小：109KB 上传时间：2021-02-16

: 第5章决策树2 在本章中，我们将深入理解决策树的几个关键概念，包括熵、信息增益以及集成学习方法如随机森林和AdaBoost。首先，让我们讨论决策树中的熵。熵是衡量数据纯度的一个度量，对于分类问题，熵用于表示一个节点中各类别...
评级：0 浏览量：682 收藏量：0 资源大小：156KB 上传时间：2022-08-03

: XGBoost（Extreme Gradient Boosting）预测Python代码它实现了梯度提升框架下的许多算法，包括梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees, GBDT）、随机森林（Random Forest）等。在预测任务中，XGBoost常被用于分类、回归和排序问题。以下是使用XGBoost进行...
评级：0 浏览量：7 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2024-06-19

: 机器学习常见面试.docx 以下是一些机器学习面试中常见的知识点，包括朴素贝叶斯、逻辑回归、线性回归、KNN算法、SVM、决策树、随机森林、GBDT、神经网络、最小二乘法、EM算法、Bagging和Boosting等。 1. **朴素贝叶斯**： - 工作原理：...
评级：0 浏览量：108 收藏量：0 资源大小：110KB 上传时间：2020-09-07

: 电商异常订单检测 Python 代码加报告异常订单是指在订单买卖过程中滥用买方权益的行为，如库存不付款、小件退货掉期等，商家在接到此类订单时无需恐慌...主要的采用机器学习模型，分别是随机森林、GBDT和XGBoost，在整体上进行参数调优，并进行了按照比例
评级：5 浏览量：128 收藏量：1 资源大小：5.46MB 上传时间：2023-08-16

: 机器学习模型在股票价格时间序列分析中的应用与比较.pdf 最后，我们将对几种常见的机器学习模型的应用进行介绍，包括随机森林模型、GBDT模型、神经网络模型等。背景和意义在当前金融市场中，股票价格的预测是一个非常重要的问题。由于股票价格固有的噪声环境和相对市场...
评级：5 浏览量：162 收藏量：0 资源大小：3.09MB 上传时间：2021-09-24

: 基于python实现的机器学习预测系统汇总+GUI界面(贝叶斯网络、马尔科夫模型、线性回归、岭回归多项式回归、... （1）分类算法： k-近邻算法、贝叶斯分类器、支持向量机、决策树分类、神经网络、AdaBoost、GBDT、随机森林、逻辑回归、softmax回归等（2）预测：贝叶斯网络、马尔科夫模型、条件随机场、线性回归、XGBoost、岭...
评级：0 浏览量：33 收藏量：0 资源大小：1.3MB 上传时间：2023-11-05

: 人工智能课程体系及项目实战.pdf 此外，课程还深入讲解了各种机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络。 1. **Python基础与科学计算库Numpy**： - Python语法基础，包括变量、控制流和函数。 - Numpy库的...
评级：0 浏览量：3 收藏量：0 资源大小：1.15MB 上传时间：2023-03-12

: 各种分类算法比较.pdf 随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树并取其平均结果来提高分类准确性。随机森林的优点有： - 能够处理大量输入变量，并可以评估每个变量的重要性。 - 鲁棒性好，不易过拟合，因为每个树都...
评级：0 浏览量：40 收藏量：0 资源大小：274KB 上传时间：2022-06-14

: 基于多特征融合的恶意软件分类方案.docx 然后，利用筛选出的重要特征，在 GBDT 算法、XGBoost 算法和随机森林算法三种集成学习算法上进行分类评估，验证集成学习在恶意软件检测分类中的有效性，解决传统机器学习分类算法对恶意软件检测分类效率和准确率效果...
评级：0 浏览量：19 收藏量：0 资源大小：673KB 上传时间：2022-12-01

: 机器学习深度学习基础算法知识笔记与案例代码.zip 机器学习深度学习基础算法知识笔记与案例代码 ...随机森林（笔记+代码） XGBoost（笔记）聚类（笔记）特征工程之特征选择（笔记）特征工程之降维算法（笔记）深度学习神经网络（笔记+代码） RNN
评级：0 浏览量：290 收藏量：1 资源大小：6.92MB 上传时间：2023-06-22

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