引言 机器学习是一种人工智能的分支,旨在让计算机系统通过学习数据来改善其性能。在机器学习中,计算机系统被训练来识别模式和规律,以便能够对新数据做出预测和决策。在机器学习分类模型中,对模型性能进行合理的评估是不可或缺的,通过训练集和测试集之间的评估指标差距,可以判断出模型是否出现过拟合和模型泛化能力等。 常见的机器学习分类模型 机器学习可以分为以下几个主要类别: 1.监督学习:监督学习是
摘要 随机森林回归是一种集成学习算法,通过组合多个决策树来实现回归任务,构建多个决策树,并将它们组合成一个强大的回归模型。本文将会从随机森林回归算法的算法原理、Python实现及实际应用进行详细说明。 1 绪论 在现在的数据分析及数学建模等竞赛中,机器学习算法的使用是很常见的,除了算法实现还需要对赛题或自己所获得的数据集进行数据预处理工作,本文默认读者的数据均已完成数据预处理部分。 2
摘要 机器学习算法是数据挖掘、数据能力分析和数学建模必不可少的一部分,而随机森林算法和决策树算法是其中较为常用的两种算法,本文将会对随机森林算法的Python实现进行保姆级教学。 0 绪论 数据挖掘和数学建模等比赛中,除了算法的实现,还需要对数据进行较为合理的预处理,包括缺失值处理、异常值处理、特征值的特征编码等等,本文默认读者的数据均已完成数据预处理,如有需
目录 摘要 0 绪论 1 材料准备 2 算法原理 3 算法实现 4 结论 5 备注 摘要 KNN算法是一种传统的机器学习算法,在数学建模、数据挖掘和数据分析竞赛中也是常用的算法之一,网上的实现方法基本都是将最近邻数(n_neighbors)设为一个固定值,但实际上,这个n_neighbors是并不一定是最优的,所以,本文在这个背景下,在n_neighbor
摘要 XGBoost算法(eXtreme Gradient Boosting)在目前的Kaggle、数学建模和大数据应用等竞赛中非常流行。本文将会从XGBOOST算法原理、Python实现、敏感性分析和实际应用进行详细说明。 目录 0 绪论 一、材料准备 二、算法原理 三、算法Python实现 3.1 数据加载 3.2 将目标变量的定
摘要 随机森林回归算法的应用领域很广,可用于市场销售预测、客户细分、商品推荐等领域,也可应用于气候模型预测、土地利用分析、水资源管理等环境领域问题。其算法的Python实现涉及到多参数调优问题,本文使用了网格搜索法,以MSE作为评价指标,选取最佳MSE的参数组合构建随机森林回归模型。基于该模型,建立了空气污染(air_pollution)与露点温度(Dew Point Tempe
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