0601-random_forest_demo

最新推荐文章于 2023-01-05 16:05:18 发布
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博客主要围绕随机森林示例展开，虽未给出具体内容，但可推测是对随机森林在信息技术领域应用的演示，随机森林是有监督学习中的重要算法，常用于分类和回归等任务。

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基于Springboot的Forest调用第三方API Demo
04-17
采用Forest、Okhttp、HttpClient三种方式调用高德地图第三方API，简单易用
tensorflow_random_forest_demo.py例子
01-28
官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，一看就会(tensorflow random forest demo)
03.random_forest_demo
qq_44268986的博客
09-21 238
注：本案例为黑马的课堂案例，上传仅为方便查看 # 1.获取数据 # 2.数据基本处理 # 2.1 确定特征值,目标值 # 2.2 缺失值处理 # 2.3 数据集划分 # 3.特征工程(字典特征抽取) # 4.机器学习(随机森林+cv) # 5.模型评估 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.feature_e
CryEngine 3引擎Forest Demo画质初窥
无聊敲代码 越敲越有劲
07-16 2218
CryEngine是目前最著名、技术最先进、画质最出色的3D图形引擎。使用CryEngine引擎制作的游戏很多都是图形效果惊人的精品大作，从早期的CryEngine到现在，CryEngine已经发布了三代。最新的CryEngine 3于2011年下半年发布了可自由下载的SDK开发包，这个开发包可以让所有感兴趣的用户自由开发属于自己的真实世界。当然，对绝大部分玩家来说，如何提前在使用CryEngin
Forest-极简的轻量级HTTP调用API框架
bbk_7887的专栏
01-05 4222
http://forest.dtflyx.com/
轻量级HTTP客户端框架—Forest学习笔记
Mr.X
04-17 1万+
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ferns_demo-1.1.zip_DEMO_随机蕨
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随机蕨（Random Forest）是一种集成学习方法，常用于分类和回归任务。该算法通过构建大量的决策树并结合它们的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。在这个“ferns_demo-1.1.zip_DEMO_随机蕨”压缩包中，我们很可能...
py_demo_carrylrm_DEMO_machinelearning_
09-29
分类算法则根据提取的特征将图像分为不同的类别，常见的有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）或者深度学习中的卷积神经网络（CNN）。 【标签】"carrylrm"可能是开发者的个人标识或者项目代号，"DEMO...
python_demo_DEMO_naturally4oh_machinelearning_
09-30
4. **机器学习算法**：可能使用了如卷积神经网络（CNN）这样的深度学习模型，或者其他传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。 5. **模型训练**：包括选择合适的损失函数、优化器...
【机器学习】【随机森林-1】Random Forest算法讲解 + 示例展示数学求解过程
蔚蓝的天空Tom
05-23 3583
1.随机森林概念RF，Random Forest，随机森林。2.随机森林的特点3.随机森林的基本知识4.示例展示RF的数学求解过程(end 20180523)
[python] 机器学习 随机森林算法RandomForestRegressor
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04-24 2万+
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随机森林random forest及python实现
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引言想通过随机森林来获取数据的主要特征1、理论 根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为两大类，即个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法； 前者的代表是Boosting，后者的代表是Bagging和“随机森林”（Random Forest） 随机森林在以决策树为基学习器构建Baggi
cp4 TrainingSetsPreprocessing_2_ Sequential feature selection_vs_Rand_tree_combinations_knn_format_%
Linli522362242的专栏
08-29 936
Sequential feature selection algorithms
机器学习项目常用代码-导入包-忽略警告-数据分析-数据清洗-特征工程-模型选择-可视化
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05-30 1676
文章目录1.导入工具包2.导入训练包2.1忽略警告2.2 不采用科学计数法2.3 设置字体3.读取文件3.1 常用读取文件3.2 读取index和label之间的映射关系4.数据分析与处理4.1 查看数据4.2 分段，分类4.3 时间特征处理5.异常值，缺失值，删除数据5.1 replace5.2 drop5.3 fillna6.特征工程6.1 离散连续处理6.2 相关性，正交矩阵6.3 标准化，归一化7.数据划分8.模型选择8.1 线性回归8.2 随机森林8.3 GBDT8.4 SVM8.5 KNN9.模
0804_案例四：层次聚类(AGNES)算法采用不同距离计算策略导致的数据合并不同形式
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线性回归1-普通最小二乘法
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# 1.导包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighb
0901_案例一：鸢尾花数据SVM分类
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phthon训练样本demo下载
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### Python 训练样本 Demo 下载 以下是基于提供的参考资料以及常见实践方法的一个完整的 Python 训练样本示例代码。此代码涵盖了从数据准备、模型训练到保存和加载的过程。 #### 数据准备与分割 在构建机器学习模型之前，通常需要将原始数据划分为训练集和测试集。这是为了评估模型的性能[^2]。下面是一个简单的例子： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np # 创建一些虚拟数据作为演示 X = np.random.rand(100, 5) # 特征矩阵 (100个样本, 5个特征) y = np.random.randint(0, 2, size=(100,)) # 标签向量 (二分类) # 将数据拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=1 ) ``` #### 构建并训练模型 这里以随机森林为例来展示如何定义和训练一个模型[^3]。随机森林是一种常用的集成算法，在许多场景下表现良好。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 初始化随机森林分类器 model = RandomForestClassifier( n_estimators=100, criterion='gini', max_depth=None, bootstrap=True, random_state=42, min_samples_split=2 ) # 使用训练数据拟合模型 model.fit(X_train, y_train) ``` #### 模型保存与加载 完成模型训练后，可以将其序列化以便后续使用。`joblib` 是一种常用工具用于高效存储大型 NumPy 数组结构化的对象[^1]。 ```python import joblib # 保存模型至文件 joblib.dump(model, 'random_forest_model.joblib') # 加载已保存的模型 loaded_model = joblib.load('random_forest_model.joblib') ``` #### 预测新数据 利用已经训练好的模型对未知数据进行预测，并生成可视化图表（可选）。 ```python # 对测试集做预测 predictions = loaded_model.predict(X_test) # 输出前几个预测结果 print(predictions[:5]) # 如果是回归任务，则绘制预测曲线 if hasattr(loaded_model, "predict_proba"): probabilities = loaded_model.predict_proba(X_test) print(probabilities[:5]) else: pass ``` --- #### 可视化预测效果 对于某些特定类型的模型，比如线性回归或者逻辑回归，还可以通过绘图直观展现其预测能力[^1]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(range(len(y_test)), y_test, color="blue", label="Actual Values") plt.plot(range(len(predictions)), predictions, color="red", linewidth=2, label="Predicted Values") plt.title("Comparison of Actual vs Predicted Values") plt.xlabel("Sample Index") plt.ylabel("Target Value") plt.legend() plt.show() ``` --- ### 总结 上述代码展示了如何从零开始建立一个基本的机器学习工作流，包括但不限于数据预处理、模型选择、训练过程记录以及最终成果的应用阶段。这些步骤构成了大多数监督式学习项目的基石。 相关问题
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