EL之隨機性的Bagging：利用隨機選擇屬性的bagging方法解決迴歸(對多變量的數據集+實數值評分預測)問題
EL之隨機性的Bagging：利用隨機選擇屬性的bagging方法解決迴歸(對多變量的數據集+實數值評分預測)問題 輸出結果 設計思路 核心代碼 for iTrees in range(numTreesMax):
modelList.append(DecisionTreeRegressor(max_depth=treeDepth))
#第一個隨機：隨機抽取屬性樣本
相關文章
- 1. EL之Bagging：利用Bagging算法預測實值評分(紅酒口感)問題
- 2. EL之Boosting之GB：利用梯度提升法解決迴歸(對多變量的數據集+實數值評分預測)問題
- 3. 隨機森林之Bagging法
- 4. ML之迴歸預測之Lasso：利用Lasso算法解決迴歸(實數值評分預測)問題—優化模型【增加新(組合)屬性】
- 5. 集成算法(Bagging，隨機森林)
- 6. EL之Bagging：利用DIY數據集(預留30%數據+兩種樹深)訓練Bagging算法(DTR)
- 7. Bagging與隨機森林
- 8. Bagging和隨機森林
- 9. bagging 和 隨機森林
- 10. bagging與隨機森林
- 更多相關文章...
- • TiDB數據庫的管理機制 - NoSQL教程
- • Redis悲觀鎖解決高併發搶紅包的問題 - 紅包項目實戰
- • 漫談MySQL的鎖機制
- • 常用的分佈式事務解決方案
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. EL之Bagging：利用Bagging算法預測實值評分(紅酒口感)問題
- 2. EL之Boosting之GB：利用梯度提升法解決迴歸(對多變量的數據集+實數值評分預測)問題
- 3. 隨機森林之Bagging法
- 4. ML之迴歸預測之Lasso：利用Lasso算法解決迴歸(實數值評分預測)問題—優化模型【增加新(組合)屬性】
- 5. 集成算法(Bagging，隨機森林)
- 6. EL之Bagging：利用DIY數據集(預留30%數據+兩種樹深)訓練Bagging算法(DTR)
- 7. Bagging與隨機森林
- 8. Bagging和隨機森林
- 9. bagging 和 隨機森林
- 10. bagging與隨機森林