基于Spark2.0 RandomForest(cv验证) 规范化流程

最新推荐文章于 2025-08-17 15:52:49 发布
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#RandomForest #CV验证 #Spark 2.0

本文探讨了Spark ML库中的模型选择与超参数调优技术，深入解析如何通过交叉验证和网格搜索来优化机器学习模型，提升预测性能。
2025工业元宇宙爆发期：AI架构师如何助力制造企业制定差异化发展战略
AI 领航者的博客
08-12 558
接着，我们将详细阐述AI架构师如何通过一系列结构化方法，助力制造企业识别差异化机会、制定并落地差异化发展战略，包括需求洞察、技术选型、架构设计、场景落地、生态构建等关键环节。尤其在2025年这个被广泛预测为“工业元宇宙爆发元年”的关键节点，工业元宇宙以其沉浸式交互、虚实融合、全要素连接的特性，为制造业带来了颠覆性的想象空间。好的，作为一位资深软件工程师和技术博主，我很高兴能围绕“2025工业元宇宙爆发期：AI架构师如何助力制造企业制定差异化发展战略”这个前瞻性主题，为您撰写一篇深度技术博客。
Kotlin在医疗大健康域的应用实例探究与编程剖析（下）
AllenLV的博客
01-01 1343
本研究深入探索了Kotlin在医疗编程领域的应用，全面展现了其独特优势与巨大潜力。通过对多个详实实例的剖析，从移动医疗应用、医疗数据分析系统到医疗信息管理系统，充分验证了Kotlin能够切实满足医疗行业多样化需求。在移动医疗应用中，患者健康监测应用借助Kotlin简洁语法与协程特性，实现实时、精准的数据采集与展示，为个人健康管理赋能；在线问诊平台集成视频问诊、病历上传等功能，以流畅交互打破医疗时空限制，优化医疗资源分配。
Spark随机森林RandomForest
weixin_33928137的博客
06-16 645
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随机森林（Random Forest）算法原理及Spark MLlib调用实例（Scala/Java/python）
liulingyuan6的博客
12-01 1万+
随机森林分类器： 算法简介：         随机森林是决策树的集成算法。随机森林包含多个决策树来降低过拟合的风险。随机森林同样具有易解释性、可处理类别特征、易扩展到多分类问题、不需特征缩放等性质。        随机森林分别训练一系列的决策树，所以训练过程是并行的。因算法中加入随机过程，所以每个决策树又有少量区别。通过合并每个树的预测结果来减少预测的方差，提高在测试集上的性能表现。
spark mllib源码分析之随机森林(Random Forest)
hellozhxy的博客
02-14 1177
Spark在mllib中实现了tree相关的算法，决策树DT（DecisionTree），随机森林RF（RandomForest），GBDT（Gradient Boosting Decision Tree），其基础都是RF，DT是RF一棵树时的情况，而GBDT则是循环构建DT，GBDT与DT的代码是非常简单明了的，本文将分成五部分分别对RF的源码进行分析，介绍spark在实现过程中使用的一些技巧。...
机器学习-随机森林
CV_RC的博客
07-28 1037
      随机森林（Random Forest，RF）指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。RF在以决策树为基学习器构建Bagging的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。在对树训练的时候，采用bootstrap sample的方法，随机选取样本，样本间保持独立不相干；在树的内部节点分裂过程中，不再是将所有特征，而是随机抽样一部分特征纳入分裂的候选项。这样一来，基模...
【spark】什么是随机森林
Maynor的博客
11-25 1243
1.什么是随机森林 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。 解读下上面的话： 1.随机森林属于集成算法，属于集成算法中的bagging，另一种就是boosting了，集成意味着着该算法是多个算法组合而成 2.随机森林是由决策树集成的，这个很好理解，单木为树，多木成林。所以它叫森林，所以你想弄明白什么是随机森林，就必须先整明白
【Design Expert模型建立与验证】：中文版数据模型构建：准确预测未来趋势
[【Design Expert模型建立与验证】：中文版数据模型构建：准确预测未来趋势](https://img-blog.csdnimg.cn/20190110103854677.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6...
Hadoop Ecosystem（Hadoop生态环境－130多个相关开源项目）
hugowang的博客
10-29 4226
Apache Hadoop项目开发用于可靠、可扩展的分布式计算的开源软件。 Apache Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。 它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储。 库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于检测和处理应用程序层的故障，从而在计算机集群之上提供高可用性服务，每个计算机都可能容易出现故障。 此文是...
智慧农业AI全链路实战：从土壤传感器到餐桌溯源，AI架构师3个月搭建闭环系统的秘诀
最新发布
AI 领航者的博客
08-17 1137
农业是国民经济的基石，但其数字化、智能化水平长期滞后于其他行业。传统农业依赖经验决策，粗放式管理导致资源浪费、产量不稳、品质不均，且食品安全溯源体系薄弱。随着人口增长和消费升级，对农产品的产量、品质和安全提出了更高要求。智慧农业（Smart Agriculture / Precision Agriculture）应运而生，它利用物联网、大数据、人工智能、云计算等新一代信息技术，实现农业生产全过程的精准感知、智能决策、自动控制和精准管理。而AI。
Spark2.3 源码解析 之 随机森林 random forest
weixin_40901056的博客
02-02 1027
Spark2.3 源码解析 之 随机森林 random forest 简介 1. bagging 如下图所示，bagging的思想“三个臭皮匠胜过诸葛亮” ，即训练多个弱分类器，之后大家共同产生最终结果：投票表决或者平均值。 其中每个若分类器之间没有前后关联（与boosting区别），训练若分类器的前提就是随机采样。这里的抽样是有放回随机抽样，一般每个采样集和训练集的数量一致，即每个采样...
Spark中组件Mllib的学习38之随机森林（使用variance）进行回归
Keep Learning
05-25 2912
更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearning Spark中组件Mllib的学习之分类篇 1解释 随机森林（使用variance）进行回归2.代码：/** * @author xubo * ref:Spark MlLib机器学习实战 * more code:https://github.com/xubo
信息增益与决策树
六轱辘的专栏
05-07 5935
简单介绍决策树模型，其中的特征选择会用到信息增益的概念。
Spark项目实战：飞机延误预测项目
邵奈一的博客
05-17 6290
| 公众号 | 微信 | 微博 | 优快云 | 简书 |PS：后期还会补充 2、继续优化数据，提高预测效果 3、代码优化，代码里有小部分测试代码，应该优化~a. wget参考命令： PS： 若上述链接已失效，请联系博主私下获取。 或者关注公众号，回复：飞机延误预测。b. 请自行修改名称，如果不是wget方式下载： a. 上传到HDFS的路径下a. 上传到HDFS的路径下 说明：可以自己解压一下数据，查看一下前面几条数据（数据信息有待完善及校验！）。 2. 上传
R语言 随机森林 Random Forest 交叉验证 error.cv Gini指数画图
08-06 1万+
自己的一些记录。 提供参考吧。 #加载包library(randomForest) #加载数据data=read.csv("L6_filter.csv",row.names = 1,header=T) #设置随机种子数，确保以后再执行代码时可以得到一样的结果set.seed(123456789) #数据随机采样设置70%数据用作训练集 30%用作测试集train_sub = sample(nrow(data),7/10*nrow(data))train_data = data[train_su...
Spark MLlib模型训练—分类算法Random forest classifier
2401_84052244的博客
08-21 4056
随机森林分类器是 Spark MLlib 中常用且高效的集成模型。它通过结合多棵决策树的预测结果，显著提升了模型的稳定性和准确性。在实际应用中，随机森林常用于文本分类、图像识别、金融风控等领域。分类代表算法组合方式适用场景优点缺点Bagging随机森林（Random Forest）、Bagged Decision Trees并行组合高方差模型（如决策树）- 减少过拟合- 模型稳定性高- 支持并行化训练- 对偏差大的基学习器提升有限Boosting序列组合。
【scikit-learn】【RandomForest】【GridSearchCV】二分类应用实例及【ROC】曲线绘制
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叫什么名字根本不重要
12-02 1万+
随机森林(RandomForest) + 5折交叉验证(Cross-Validation) + 网格参数寻优(GridSearchCV) + 二分类问题中ROC曲线的绘制
RandomForest随机森林总结
weixin_34405557的博客
07-27 2363
1.随机森林原理介绍 随机森林，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。简单来说，随机森林就是由多棵CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着，总的训练集中的有些样本可能多次出现在一棵树...
RandomForest随机森林模型训练
weixin_44311466的博客
12-09 3772
第一次用随机森林做分类，使用sklearn中的库，直接进行模型训练。下面写出了随机森林中的一些参数，仅供参考。（适合像我这样的菜鸟参考学习） import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # train_test_split 划分训练集 测试集 # cross_val_score 交叉验证调节某个参数 # GridSearchCV 超参调节 调节多个参数 from sklearn.model_selection
去哪儿网Spark2.0动态扩容实践：基于Marathon管理
"去哪儿网基于Marathon管理Spark2.0实现动态扩容实践" 在去哪儿网的IT系统中，他们面临着如何有效地管理和扩展Spark集群以适应不断变化的业务需求的挑战。原先，他们将Spark1.5.2部署在Mesos上，随着Spark新版本的...
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