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1.数据挖掘的五大流程获取数据 数据预处理 数据类型不同；数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量纲不易，有重复，数据量过大或过小 特征工程 特征过多过小，特征之间的相关性，特征与标签之间相关性，目的使降低运算成本，提升模型上限 建模 测试模型并预测结果 上线 验证模型效果 2.数据预处理 2.1数据的无量纲化中心化 平移到某一区间，减法 缩放处理 缩放到某一区间，取对数或除法 ...
2021-10-01 18:38:56
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原创 RandomForestClassifier/Regressor
1.集成算法（ensemble ） 1.集成评估器 bagging 多个相互独立的评估器，对其预测进行平均或多数表决原则来决定评估器的结果 boosting 基评估器相关，按顺序一一构建，结合若评估器构成强评估器 2.RandomForestClasifier 1.决策树思想 2.基评估器参数 3.n_estimators ...
2021-09-30 19:15:09
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原创 DecisionTreeRegressor
1.重要参数criterionmse friedman_mse ? mae ? mse: 在回归树中，mse不仅是分支质量衡量标准，也是我们常用的衡量回归树回归质量的衡量指标，但是回归树接口返回的时R平方，并不是mse。 2.（扩展）交叉验证...
2021-09-30 13:01:27
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原创 DecisionTreeClassifier
1.概述 非参数监督学习方法，用以解决分类和回归问题。2.内容 关键概念：根节点、中间节点、叶子节点、子节点和父节点 算法核心：寻找最佳节点和分支；让决策树停止生长防止过拟合 类型：tree.DecisionTreeClassifier tree.DecisionTreeRegressor3.建模流程 导库--实例化--训练集训练模型--导入测试集，从接口调用信息...
2021-09-30 10:32:15
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空空如也
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