RandomForest DataSet

最新推荐文章于 2022-09-06 10:54:44 发布
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分类专栏： machine learning 文章标签： 机器学习
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随机森林算法（Random Forest）Python实现
Python，数据分析，机器学习，深度学习
01-01 6万+
目录 前言 一、什么是Random Forest ？ 1.1什么是监督式机器学习？ 1.2 什么是回归和分类？ 1.3 什么是决策树？ 1.4 什么是随机森林？ 二、Random Forest 的构造过程 2.1 算法实现 2.2数据的随机选取 2.3待选特征的随机选取 2.4 相关概念解释 三、 Random Forest 优缺点 3.1 优点 3.2 缺点 四、Extra-Trees（极端随机树） 五、Random Forest 的Python实现 5.1 R.....
R语言构建随机森林回归模型（Random Forest Regressor）、安装包randomForest包、缺失值填充、模型构建、模型调优、预测推理
最新发布
statistics+insight+vista+power
07-11 244
R语言构建随机森林回归模型（Random Forest Regressor）、安装包randomForest包、缺失值填充、模型构建、模型调优、预测推理
Forest Cover Type Dataset（森林覆盖类型数据集）-数据集
03-13
This dataset contains tree observations from four areas of the Roosevelt National Forest in Colorado. 该数据集包含科罗拉多州罗斯福国家森林四个地区的树木观测结果。 covtype.csv
RandomDataSetGeneration
03-26
RandomDataSetGeneration
CrackForest-dataset-master.zip
05-06
路面裂缝公共数据集，一共156张路面裂纹图像，比较清晰好分辨。
数据集
机器学习的小学生
11-09 1515
头部姿态数据集表情数据集面部特征点数据集
Forest Cover Type Prediction 森林覆盖类型预测：使用制图变量对森林类别进行分类-数据集
03-12
您可以使用本数据集从严格的制图变量（与遥感数据相反）中预测森林覆盖类型（主要的树种）。给定的30 x 30米单元的实际森林覆盖类型是根据美国森林服务（USFS）区域2资源信息系统数据确定的。然后，从美国地质调查局和USFS获得的数据中得出自变量。数据为原始格式（未缩放），包含用于定性自变量（例如荒野和土壤类型）的二进制数据列。 sampleSubmission.csv test3.csv train.csv
randomforest.utf-8_randomforest_
09-30
model <- randomForest(response_variable ~ ., data = dataset, ntree = 500, mtry = sqrt(ncol(dataset) - 1)) ``` 4. **模型评估**：模型训练完成后，可以使用内置的`importance`函数查看特征重要性，`...
R语言随机森林算法randomForest
05-24
model <- randomForest(target ~ ., data = dataset, ntree = 500) ``` 其中，`target`是响应变量，`.`代表其他所有变量，`ntree`是树的数量。 6. **模型评估与解释**：`randomForest`返回的结果包含模型的预测...
RandomForest
04-27
在实际的Java代码中，`RandomForest.train()`方法会进行数据采样、特征选择和决策树的构建，而`RandomForest.predict()`方法则执行预测过程。同时，代码中的注释将帮助理解每个步骤的作用和实现细节。 通过这样的...
rand-terrorism-dataset.txt
06-01
nlp常用工具包实战（4）spacy工具包，第五点，即第二个案例分析所用资源 111111111 vhbjnkl,/,nbvcx
超像素分割matlab代码-dataset-CFPD-windows:CFPD|WindowsOS的丰富多彩的时尚解析数据
05-28
超预期分割matlab代码免责声明 这是来自的修改后的存储库。 请参阅原始存储库以获取更多详细信息。 CFPD | 多彩时尚解析数据 本文使用了该数据集， 细节 2,682张图片 600 x 400（高度，宽度） 像素级注释（分段图） 23个类别 13种颜色 make_label.py从fashon_parsing_data.mat进行以下fashon_parsing_data.mat 。 label/bbox.json ：边界框（用于对象检测而不是语义分段）。 label/categories.tsv category_id category label/main_categories.tsv选自categories.tsv用于物体检测。 设置数据集 1. install the requirements pip install -r requirements.txt 2. download zip file (name) from author's GoogleDrive download.sh 3. rename "data" file manually to "data.zip
吸烟数据集-smoke-dataset.rar
03-20
YOLO吸烟检测数据集，类别为smoke，标签为txt和xml两种，图片数量700多张，可只用用于YOLOv5吸烟检测
H2V-142K Dataset-数据集
03-08
H2V-142K dataset is provided by Youku, Alibaba and is constructed and released by Alibaba Cloud Technology Department of Alibaba.本数据集由阿里巴巴优酷提供，由阿里云技术部整理发布。 dataset_overview.png sub_num.png dataset license.pdf
ATEC + CCKS 2018 组合数据集
06-06
由于ATEC比赛和CCKS 2018比赛提供的语料都是互金客服场景下的语料，所以把两个数据集的语料合并到了一起，基于分层抽样划分了出了训练集、验证集和测试集
基建表面裂纹CrackForest Dataset的GroundTruth生成
weixin_45034895的博客
09-06 1420
CrackForest Dataset数据集GroundTruth生成
Spacy简单入门
Linux,Java,SpringBoot,Python,Lua略知一点
09-21 1990
安装Spacy pip install spacy 导入工具包和英文模型 #python -m spacy download en 文本处理 import spacy nlp=spacy.load('en') #分词 doc=nlp('Weather is good, very windy and sunny. We have no classes in the afternoon.') for token in doc: print(token) #分句 for sent in doc.sen
NLP常用工具包实战 （4）spacy工具包：文本处理、词性、命名体识别、案例一（找出所有人物名字）、案例二（恐怖袭击文本资料分析）
haiwang_luo的博客
06-01 1395
导入工具包和英文模型 # python -m spacy download en 用管理员身份打开CMD import spacy nlp = spacy.load('en') from spacy import displacy from collections import Counter, defaultdict import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 1 文本处理 doc = nlp('W
详细解析rand()%(high-low+1)+low
pamxy啲Coding窝...
04-01 1701
请进入：传送门
使用extre tree和random forest做特征选择代码
03-31
以下是使用Extra Trees和Random Forest进行特征选择的Python示例代码。假设我们有一个包含特征和目标变量的数据集，并且我们要选择最重要的特征。 ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier, RandomForestClassifier # 读取数据集 data = pd.read_csv('dataset.csv') X = data.drop(columns=['target']) y = data['target'] # 创建Extra Trees分类器并拟合数据 et_clf = ExtraTreesClassifier() et_clf.fit(X, y) # 创建Random Forest分类器并拟合数据 rf_clf = RandomForestClassifier() rf_clf.fit(X, y) # 输出每个特征的重要性得分 print('Extra Trees feature importance scores:') print(et_clf.feature_importances_) print('Random Forest feature importance scores:') print(rf_clf.feature_importances_) # 选择最重要的特征 et_indices = np.argsort(et_clf.feature_importances_)[::-1] rf_indices = np.argsort(rf_clf.feature_importances_)[::-1] num_features = 10 # 选择前10个特征 et_selected_indices = et_indices[:num_features] rf_selected_indices = rf_indices[:num_features] et_selected_features = X.columns[et_selected_indices] rf_selected_features = X.columns[rf_selected_indices] print('Selected features using Extra Trees:', et_selected_features) print('Selected features using Random Forest:', rf_selected_features) ``` 上述代码将数据集加载到Pandas DataFrame中，然后使用`ExtraTreesClassifier`和`RandomForestClassifier`拟合数据，并输出每个特征的重要性得分。然后，我们选择最重要的前10个特征，并输出它们的名称。
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