2021.11.19，内容:对数据进行变换。

最新推荐文章于 2022-07-13 02:56:28 发布

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本文通过一系列示例展示了如何使用位运算符进行变量值的交换，并详细解释了每一步的操作过程。通过对简单代码片段的分析，帮助读者理解位运算在实际编程中的应用。

int a = 3,b = 5;–>b = 3,a = 5;

        a = a + b; a = 8;

        b = a - b; b = 3;

        a = a - b; a = 5;

        a = a ^ b;//

        b = a ^ b;//b = a ^ b ^ b = a

        a = a ^ b;//a = a ^ b

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[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）

杨秀璋的专栏

07-03

5万+

前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。

（三十：2021.01.11）MICCAI 2018 追踪之论文纲要（上）

Jojo论文基地

01-11

3009

讲在前面这部分是PART I和PART II。论文目录 PART I Image Quality and Artefacts（图像质量和伪影）概要 1.Conditional Generative Adversarial Networks for Metal Artifact Reduction in CT Images of the Ear用于减少耳朵CT图像中的金属伪像的条件生成对抗网络 2.Neural Network Evolution Using Expedited G

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2021.11.19 ORB_SLAM学习

SEAL0107的博客

11-19

2880

《基于ORB-SLAM的特征匹配与建图方法研究》基础知识提取视觉里程计视觉里程计的作用是根据相机捕捉的连续图像实时估计相机自身的运动。而视觉 SLAM方法就是结合了视觉里程计的 SLAM方法。根据视觉里程计如何利用图像信息，可以将其分为特征点法和直接法，特征点法的视觉里程计通过从图像中提取点、线、面等特征然后进行匹配来估计相机位姿；直接法的视觉里程计避免了特征提取和描述子计算，可以直接根据图像的像素亮度信息来估计相机位姿。 2007年Klein和Murray[1]提出了第一个基于关键帧的单目视觉SLAM

2021.11.06总结

qq_52237775的博客

11-06

1997

这周一直在刷搜索和dp的题，偶尔碰见dp加搜索的综合题，还打了一场cf，虽然结果不太好，差一点c就出了。自己有点菜，还需慢慢变强 P1052 过河在河上有一座独木桥，一只青蛙想沿着独木桥从河的一侧跳到另一侧。在桥上有一些石子，青蛙很讨厌踩在这些石子上。由于桥的长度和青蛙一次跳过的距离都是正整数，我们可以把独木桥上青蛙可能到达的点看成数轴上的一串整点：0,1,\cdots,L0,1,⋯,L（其中 LL 是桥的长度）。坐标为 00 的点表示桥的起点，坐标为 LL 的点表示桥的终点。青蛙从桥的起点开始，不停的向

Task 11 综合练习（2021.1）

我就吃一口的BLOG

01-13

1211

Task 11 综合练习（2021.1） Pandas学习手册写在前面：这一个月来的pandas学习，衔接了十一月的numpy和一月份的LeetCode，本以为是普普通通的pandas学习，就简单复习一下，哎，你猜怎么着，我是万万没想到啊，之前学的那就叫认识了个名词，在DW各位助教和群里大神还有队长楠楠的帮助下，这个小菜鸟，有了飞速的成长，毫不夸张的说，这一个月所学到的东西，占到了2020年全年的六成以上，光是在群里不讲话看看他们的解题思路就能学到很多东西。当然也感谢耿老师的开源学习资料，对，就

HTTP协议：三.HTTP 报文信息

最新发布

07-16

10. 存储管理内容：存储管理包括内存的分配和释放、虚拟存储管理技术、地址变换、内存保护与共享等内容。这些内容确保了内存资源的合理分配与有效保护。 11. 树结构的前趋与后继：在树结构中，并非所有元素都有直接...

电子科技大学2021年9月《软件技术基础》作业考核试题及答案参考11.docx

07-14

在提供的文件中，包含了关于电子科技大学2021年9月《软件技术基础》的作业考核试题及答案。试题主要涉及操作系统、计算机组成原理、数据结构和算法等领域。以下是对部分内容知识点的详细解析： 1. 进程状态：进程...

2021.9.20，内容：CMUtility工具类的功能介绍。

change__12的博客

09-20

686

将不同的功能封装为方法，就是可以直接通过调用方法使用它的功能，而无需考虑具体的功能实现细节循环结构是如何最后退出循环的，有哪些不同的情况请说明 1.循环条件返回false 2.在循环体内，一旦执行到break，跳出循环（continue是结束当次循环，return是结束方法） ...

2021.11.20，内容:结束程序。

change__12的博客

11-20

669

1. main方法返回 2. 异常交给虚拟机处理异常包含了“异常名称，异常出错的数值，异常发生的代码位置”，程序的调用堆栈信息…如此多的信息，程序将这些信息封装成了一个“异常”对象，将该异常对象抛回给调用者。手动抛出异常格式：throw new 异常对象（…）；运行时异常的处理方案： 1. 不处理，异常最终会抛给虚拟机，程序提前终止 2. 捕获处理 try-catch 合并唯一：如RuntimeException或者统一Exception 开发中常用后者。

2021.10.21，内容：项目二CMUtility----介绍以及Customer的设计。

change__12的博客

10-21

638

CMUtility package com.charles.p1.util; import java.util.*; /** CMUtility工具类：将不同的功能封装为方法，就是可以直接通过调用方法使用它的功能，而无需考虑具体的功能实现细节。 */ public class CMUtility { private static Scanner scanner = new Scanner(System.in); /** 用于界面菜单的选择。该方法读取键盘，如果用户键入’1’-’5’

2021.11.30，内容:题目

change__12的博客

11-30

636

public class Test { public static void main(String [] args){ System.out.println(new B().getValue()); } static class A{ protected int value; public A(int v) { setValue(v); } public void setValue(int value){ this.value = value; } public int getValue(){ try{

2021.11.11，内容:intero方法。

change__12的博客

11-11

623

jdk6中：将这个字符串常量池尝试放入字符串常量池。如果常量池中有，则不会方法。返回已有的常量池中对象的地址；如果没有，会把此对象复制一份，放入串池，并返回串池中的对象地址； jdk7中：将这个字符串常量池尝试放入字符串常量池。如果常量池中有，并不会放入。返回已有的常量池中的对象的地址；如果没有，会把对象的引用地址复制一份，放入常量池，并返回常量池中的引用地址； ...

2021.11.13，内容:抽象类。

change__12的博客

11-13

427

（1）. 可以定义抽象方法（2）也可以定义非抽象方法（拥有方法体的方法）（3）. 当然也可以定义属性（4）抽象类也是类，所有也拥有构造方法描述： 1）. 没有方法体的方法必须定义为“抽象方法”。抽象方法使用abstract关键字修饰 2）. 拥有抽象方法的类，必须被定义“抽象类” 3）. 不能实例化抽象类的对象 4）. 子类要new对象的话，那就必须实现父类的所有抽象方法 5）. 抽象创建对象？抽象类中的抽象方法，缺少方法体，

05-08

<think>好的，我现在需要帮助用户生成随机森林预测值与真实值的散点图。根据用户之前的对话，他们已经提供了一些代码示例，但用户现在可能希望得到更详细的指导，或者根据他们提供的引用内容进行调整。首先，我要回顾用户的历史问题以及之前的回答，确保这次回答符合他们的需求。用户之前的问题是关于如何用Python和R生成散点图，现在他们再次提问，可能是在实际应用过程中遇到了问题，或者需要更具体的步骤。用户还提到了引用中的内容，尤其是分位数回归和GA-RF优化方法，但他们的核心需求仍然是生成散点图。因此，我需要确保回答紧扣主题，同时适当结合引用中的信息来增强答案的全面性。首先，我需要确认用户的数据是否已经准备好。用户提到“根据给定的数据”，但并没有提供具体的数据结构，因此回答需要包含数据准备的步骤，比如如何分割训练集和测试集。同时，引用[2]和[3]提到了模型训练的参数设置，如n_estimators、random_state等，这些应该在代码示例中体现出来，以帮助用户正确配置模型。接下来，用户可能需要了解如何评估模型性能，比如在图中添加R²分数或RMSE，这在之前的回答中也有提到。引用[1]中讨论了分位数回归，虽然用户当前的问题是关于点预测的散点图，但可以适当提及分位数回归作为扩展，帮助用户了解更复杂的应用场景。此外，用户引用的[4]提到遗传算法优化随机森林，这可能意味着用户对模型优化感兴趣，但当前问题主要集中在可视化。因此，在相关问题中可以建议优化模型参数以提高预测准确性，但回答的主体仍需集中在散点图的生成。需要注意用户可能遇到的问题，比如数据泄露，因此在代码示例中必须明确显示数据分割的步骤，使用train_test_split，确保测试集不被用于训练。同时，引用[2]中的代码示例使用了验证集，可能需要解释训练集、验证集和测试集的区别，但根据用户当前需求，可能只需简单分割为训练集和测试集即可。在可视化部分，需要强调如何设置透明度（alpha参数）以避免点重叠，添加参考线（y=x）以显示理想情况，以及如何调整坐标轴比例。引用[1]中的分位数回归可以关联到区间预测，但用户当前需要的是点估计的散点图，因此这部分可能作为扩展内容提及。用户可能对如何解读散点图中的模式感兴趣，比如离群点或系统性偏差，这些问题在相关提问中已经列出，但需要在回答中简要说明，帮助用户理解图表结果。最后，确保代码示例正确无误，使用Python和R两种语言，并注明必要的库安装步骤，如安装scikit-learn和matplotlib，或者R中的randomForest和ggplot2包。同时，提醒用户替换数据变量名，如将X和y替换为实际的数据框和列名。总结来说，回答需要结构清晰，分步骤说明数据准备、模型训练、预测、可视化的过程，结合引用中的信息增强技术深度，并提供扩展建议和相关问题引导用户进一步探索。</think>根据您提供的引用内容和需求，以下是结合随机森林特性和数据可视化要求的详细实现方案： --- ### **Python实现（升级版）** ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import r2_score from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据准备（假设X,y为特征矩阵和目标变量） X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.3, random_state=42 # 保证结果可复现[^2] ) # 模型训练（包含重要参数配置） rf = RandomForestRegressor( n_estimators=200, # 增加树的数量提升稳定性[^3] min_samples_leaf=5, # 防止过拟合 n_jobs=-1, # 使用全部CPU核心 random_state=42 ) rf.fit(X_train, y_train) # 预测与评估 y_pred = rf.predict(X_test) r2 = r2_score(y_test, y_pred) print(f'R² Score: {r2:.3f}') # 输出模型评估指标[^2] # 高级可视化 plt.figure(figsize=(10,8)) plt.scatter(y_test, y_pred, alpha=0.6, c=np.abs(y_test - y_pred), # 用颜色表示误差大小 cmap='viridis', edgecolors='w') # 添加参考线和注释 ideal_line = np.linspace(y_test.min(), y_test.max(), 100) plt.plot(ideal_line, ideal_line, 'r--', lw=2, label='Perfect Prediction') plt.colorbar(label='Absolute Error') plt.annotate(f'$R^2 = {r2:.3f}$', xy=(0.05,0.85), xycoords='axes fraction', fontsize=12) plt.xlabel("True Values", fontsize=12) plt.ylabel("Predictions", fontsize=12) plt.title("Random Forest Regression: True vs Predicted Values\n(with Error Heatmap)", fontsize=14) plt.legend() plt.grid(alpha=0.3) plt.show() ``` --- ### **关键改进说明** 1. **误差热力图**：通过`c=np.abs(y_test - y_pred)`将预测误差映射为颜色梯度，直观显示误差分布模式[^1] 2. **模型稳定性**：增加`n_estimators=200`和`min_samples_leaf=5`提升模型鲁棒性[^3] 3. **可解释性增强**： - 添加$R^2$指标注释 - 使用`coord_fixed()`保持坐标轴比例一致（R实现） - 误差色阶条(colorbar)量化误差幅度 --- ### **分位数回归扩展（引用[1]应用）** 若要实现**预测区间可视化**，可使用分位数回归随机森林： ```python from sklearn_quantile import RandomForestQuantileRegressor qrf = RandomForestQuantileRegressor(n_estimators=200, q=[0.05, 0.5, 0.95], # 5%,50%,95%分位数 random_state=42) qrf.fit(X_train, y_train) # 获取分位数预测 pred_intervals = qrf.predict(X_test) ``` --- ### **图表解读指南** | 图形特征 | 潜在含义 | 改进建议 | |---------|---------|---------| | 点沿对角线密集分布 | 模型预测准确度高 | - | | 点呈水平带状分布 | 存在预测偏差 | 检查特征工程或增加样本量[^4] | | 右上/左下区域点稀疏 | 极端值预测困难 | 尝试分位数回归 | | 颜色梯度呈现规律分布 | 系统误差模式 | 添加交互特征或非线性变换 | ---