EL之Bagging：利用Bagging算法預測實值評分(紅酒口感)問題
EL之Bagging：利用Bagging算法預測實值評分(紅酒口感)問題 輸出結果 設計思路 核心思路 #4.1、當treeDepth=1，對圖進行可視化
#(1)、定義numTreesMax、treeDepth
numTreesMax = 30
treeDepth = 1 # ----------------------▲▲▲▲▲
相關文章
- 1. 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
- 2. EL之Bagging：利用DIY數據集(預留30%數據+兩種樹深)訓練Bagging算法(DTR)
- 3. ML：利用FSR/RiR/BasisExpand/ Lasso/DT/RF/GB算法對紅酒品質wine數據集實現紅酒口感評分預測
- 4. Boost和bagging算法
- 5. EL之GB(GBR)：利用GBR對迴歸問題(實數值評分預測)建模
- 6. 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—採用10折交叉驗證來評估LassoCV模型
- 7. Bagging
- 8. 機器學習 —— Bagging算法
- 9. 集成學習（Ensemble learning）算法之bagging
- 10. （二）bagging 方法
- 更多相關文章...
- • Redis悲觀鎖解決高併發搶紅包的問題 - 紅包項目實戰
- • Redis樂觀鎖解決高併發搶紅包的問題 - 紅包項目實戰
- • 算法總結-滑動窗口
- • 算法總結-二分查找法
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
- 2. EL之Bagging：利用DIY數據集(預留30%數據+兩種樹深)訓練Bagging算法(DTR)
- 3. ML：利用FSR/RiR/BasisExpand/ Lasso/DT/RF/GB算法對紅酒品質wine數據集實現紅酒口感評分預測
- 4. Boost和bagging算法
- 5. EL之GB(GBR)：利用GBR對迴歸問題(實數值評分預測)建模
- 6. 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—採用10折交叉驗證來評估LassoCV模型
- 7. Bagging
- 8. 機器學習 —— Bagging算法
- 9. 集成學習（Ensemble learning）算法之bagging
- 10. （二）bagging 方法