开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用分层采样拆分用于决策树学习的数据帧

分层采样是一种在决策树学习中常用的数据预处理技术，用于拆分数据集以进行训练和测试。它的目的是确保每个类别的样本在训练和测试集中都能得到充分的代表。

在分层采样中，首先根据类别对数据进行分组，然后从每个类别中按照一定比例随机选择样本。这样可以保证训练集和测试集中的样本分布与原始数据集中的样本分布相似。

分层采样的优势在于能够减少因样本不均衡而引起的偏差。当数据集中某个类别的样本数量较少时，采用分层采样可以确保每个类别都有足够的样本参与训练和测试，从而提高模型的泛化能力。

分层采样在各种机器学习任务中都有广泛的应用场景，特别是在分类问题中。例如，在医学诊断中，分层采样可以确保每个疾病类别的样本都能得到充分的训练和测试，从而提高模型对各种疾病的诊断准确性。

腾讯云提供了一系列与数据处理和机器学习相关的产品和服务，可以帮助用户进行分层采样和决策树学习。其中，腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）提供了丰富的机器学习算法和工具，可以用于数据预处理、模型训练和评估。腾讯云数据处理平台（https://cloud.tencent.com/product/dp）则提供了数据处理和分析的各种工具和服务，可以方便地进行数据拆分和采样操作。

总结起来，分层采样是一种用于决策树学习的数据预处理技术，通过保证每个类别的样本在训练和测试集中的充分代表性，提高模型的泛化能力。腾讯云提供了相关的产品和服务，可以帮助用户进行数据处理和机器学习任务。

相关搜索:使用'data.table‘或'by’将不同的函数参数化应用于数据帧拆分使用dplyr基于重复值的因子级别汇总条件拆分数据帧使用map将函数应用于嵌套的数据帧使用n-d数组作为索引的Panda数据帧的分层索引使用分层pandas数据帧的数学使用多处理对同一数据帧进行多次采样，并返回多个采样的数据帧使用应用于列/系列的函数的子集pandas数据帧使用特定的开始/结束日期以及groupby对数据帧进行重新采样使用用于填充值的总和，使用其他数据帧的索引重新索引一个数据帧使用重采样对datetime索引的pandas数据帧进行数值积分。()

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

使用基于分层深度学习的分块预测加速VP9帧内编码

with Hierarchical Deep Learning Based Partition Prediction”，主题是使用基于分层深度学习的分块预测加速VP9帧内编码。...因为分块搜索中组合的复杂性，基于分块决策的率失真优化（RDO）是一个较慢的过程，这严重限制了编码器的速度。他们工作的目标就是通过将此RDO过程替换为基于深度学习的分块预测来加速VP9帧内模式。...然后演讲者介绍了他们方法总的流程，如下图，其中包括使用分层全卷积神经网络（H-FCN）的自底向上的块合并预测。 ? 下面演讲者介绍了数据集的制作。...VP9参考编码器被修改成可以提取出编码码流的分块树和QP值，从而可以获得数据集的标签；把原视频降采样到编码分辨率，然后从亮度通道提取无重叠的64x64块作为原始像素值，这些也就是数据集的具体数据；数据集含有帧内...QP为8到105的数据。

6501 0

机器学习与数据科学决策树指南

机器学习中的决策树的概念和上面的思想是相同的，需要构建一个具有一组分层决策的树，最终给出决策结果，即分类或回归预测。尽可能使得决策树尺寸较小，同时要实现高分类/回归准确性。...机器学习中的决策树 决策树模型的构建一般分为两个步骤：归纳（induction）和修剪（pruning）。归纳是实际构建树的步骤，即根据我们的数据设置所有的分层决策边界。...第1步很简单，只需好好分析数据集。对于步骤2，通常使用贪婪算法来选择要使用的特征和特定分割，以最小化代价函数。构建决策树时执行的拆分相当于划分特征空间。...，可用于权衡对抗过拟合（高值、小树）与高精度（低值、大树）； presort：是否预先分配数据以加快拟合中最佳分割的发现。...通常建议执行某种类型的降维，例如PCA，以便树不必学习如此多的特征上的拆分；出于与过拟合情况类似的原因，决策树也容易变得偏向于在数据集中占多数的类别，对不平衡数据进行某种类平衡（例如类权重、采样或专门的损失函数

5782 0

一文带你读懂机器学习和数据科学的决策树

归纳是我们实际构建树的方法，即根据我们的数据设置所有分层决策边界。由于训练决策树的性质，它们可能容易出现严重的过拟合。...对于步骤2，通常使用贪婪算法来选择要使用的特征和特定的分割方法，来最小化成本函数。如果我们思考它一秒钟，那么在构建决策树时的拆分相当于划分特征空间。...Scikit Learn实例很容易在Scikit Learn中使用内置的分类和回归决策树的类！首先加载数据集并初始化我们的决策树以进行分类。 ?...另一方面，在调整了一些参数后，决策树可以很好地开箱即用。使用树进行推理的成本只有用于训练树的数据点的数量的对数。这是一个巨大的优势，因为它意味着拥有更多数据不一定会对我们的推理速度产生巨大影响。...不过进行某种类的平衡（例如类权重，采样或专门的损失函数）总是一个好主意。

4312 0

NeurIPS 2023 | HiNeRV：基于分层编码神经表示的视频压缩

在本文中，作者提出了一种名为 HiNeRV 的全新隐式神经表示模型，用于视频压缩。相较于现有 INR 方法，本文采用了一种新的上采样层，融合了双线性插值和来自多分辨率局部特征网格的分层编码。...Y = F_{{head}}(X_N)\quad (3) 带有分层编码的上采样现有的基于 NeRV 的方法通常使用子像素卷积层进行特征图上采样，但这具有较高的参数复杂性。...作者提出了一种新的网格编码方法，称为分层编码，用于增强双线性插值的上采样能力，而不显著增加存储成本。...在上采样过程中，首先通过双线性插值生成上采样的特征图；然后，对上采样特征图中的所有帧像素坐标进行计算，得到相应的局部坐标，这些局部坐标用于计算分层编码；为了获得分层编码，文章利用帧索引和局部坐标执行三线性插值...表4 使用 UVG 数据集对 HiNeRV 进行消融实验结论文章提出了一种新的神经表示模型 HiNeRV 用于视频压缩，它比许多传统的和基于学习的视频编解码器（包括基于 INR 的视频编解码器）表现出优越的编码性能

3711 0

机器学习教材中的 7 大经典问题

集成学习因为跑更多的模型导致只能放更少的数据，通常这种效果都会变差。五、正样本和负样本均采样到1:1 第五个叫做均衡采样，绝大多数的教科书都会讲到。...但其实这个结论不一定对，因为统计学习里最根本的一条原理就是训练场景和测试场景的分布要一样，所以这个结论只在一个场景下成立，那就是使用模型的场景中正、负样本是1:1，那这个结论就是对的。...因为大多时候，我们直接把训练集合和测试集合做随机拆分，或者按照时间拆分，二者的分布就是一致的，那个时候不采样是最好的。...交叉验证可能只适用于和时间属性不相关的场景，比如人脸识别，但我们面临更多的应用场景，无论是风险、营销或者反欺诈，都是在用过去的数据训练后预测未来，最合适这样场景的评估方法不是交叉验证，而是按照时间去拆分...我们也会设计很深的模型、很深的决策树、很多的特征、会过拟合一点，我们更强调按时间拆分，不强调均衡采样。面对教科书中的结论，我们需要学会的是根据实际场景做出相应灵活判断。

4482 0

机器学习教材中的 7 大经典问题

集成学习因为跑更多的模型导致只能放更少的数据，通常这种效果都会变差。五、正样本和负样本均采样到1:1 第五个叫做均衡采样，绝大多数的教科书都会讲到。...但其实这个结论不一定对，因为统计学习里最根本的一条原理就是训练场景和测试场景的分布要一样，所以这个结论只在一个场景下成立，那就是使用模型的场景中正、负样本是1:1，那这个结论就是对的。 ?...因为大多时候，我们直接把训练集合和测试集合做随机拆分，或者按照时间拆分，二者的分布就是一致的，那个时候不采样是最好的。...交叉验证可能只适用于和时间属性不相关的场景，比如人脸识别，但我们面临更多的应用场景，无论是风险、营销或者反欺诈，都是在用过去的数据训练后预测未来，最合适这样场景的评估方法不是交叉验证，而是按照时间去拆分...我们也会设计很深的模型、很深的决策树、很多的特征、会过拟合一点，我们更强调按时间拆分，不强调均衡采样。面对教科书中的结论，我们需要学会的是根据实际场景做出相应灵活判断。

1K8 0

机器学习中的七大经典问题

集成学习因为跑更多的模型导致只能放更少的数据，通常这种效果都会变差。五、正样本和负样本均采样到1:1 第五个叫做均衡采样，绝大多数的教科书都会讲到。...但其实这个结论不一定对，因为统计学习里最根本的一条原理就是训练场景和测试场景的分布要一样，所以这个结论只在一个场景下成立，那就是使用模型的场景中正、负样本是1:1，那这个结论就是对的。...因为大多时候，我们直接把训练集合和测试集合做随机拆分，或者按照时间拆分，二者的分布就是一致的，那个时候不采样是最好的。...交叉验证可能只适用于和时间属性不相关的场景，比如人脸识别，但我们面临更多的应用场景，无论是风险、营销或者反欺诈，都是在用过去的数据训练后预测未来，最合适这样场景的评估方法不是交叉验证，而是按照时间去拆分...我们也会设计很深的模型、很深的决策树、很多的特征、会过拟合一点，我们更强调按时间拆分，不强调均衡采样。面对教科书中的结论，我们需要学会的是根据实际场景做出相应灵活判断。

1K12 0

数据分享|R语言交互可视化分析Zillow房屋市场：arima、VAR时间序列、XGBoost、主成分分析、LASSO报告

当用于时间序列预测时，需要把时间序列数据转化为监督数据：把需要预测目标数据为因变量,把时间点拆分为年份和月，作为哑变量。...它用于将具有许多列的数据集减少到较少的列数，而不会丢失数据的本质。作为附带结果，它还提供了变量之间的相关性。...关于分析师在此对Xueyan Liu对本文所作的贡献表示诚挚感谢，她在乔治城大学完成了数据科学专业的硕士学位。擅长数据整理，可视化数据和模型，统计学习，机器学习, 时间序列。...算法与吉布斯采样 R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例 R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化视频：R语言中的...Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型 R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计 R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据

1933 0

原理+代码｜手把手教你 Python 反欺诈模型实战

所以本节将详细介绍不平衡采样的多种方法。在以往的学习中，数据大多是对称分布的，就像下图一样，即正负样本的数量相当。这样可以更好的把注意力集中在特定的算法上，而不被其他问题干扰。...以分离算法为例，它的目标是尝试学习出一个能够分辨二者的分离器（分类器）。根据不同的数学、统计或几何假设，达成这一目标的方法很多：逻辑回归，岭回归，决策树，和各种聚类算法等。...问：直接分层抽样可否？即从占比多的 0 中随机抽出与占比少的 1 数目相当的数据。分层抽样是一个不错的方法，但在做金融数据分析时，不少银行的贷款数据都是只有个一两万条。...训练模型时用到的数据才是经过处理的，0-1 比例在 1：1 ~ 1：10 之间拆分自变量与因变量拆分自变量与因变量 y_train = train['cls']; y_test = test...中的占比少的分类 1 提到了与 0 数量一致的情况，但因为综合采样在过采样后会使用欠采样，所以数量会稍微少一点点 决策树建模看似高大上的梯度优化其实也被业内称为硬调优，即每个模型参数都给几个潜在值，

7081 0

PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化|附代码数据

1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据；2 对租房信息进行分析，主要对房租相关特征进行分析，并搭建模型用于预测房租任务/目标利用上海链家网站租房的公开信息，着重对月租进行数据分析和挖掘。...ETL处理，清理数据帧。...copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型...：贝叶斯估计与模型比较R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例R语言使用Metropolis-Hastings...采样算法自适应贝叶斯估计与可视化视频：R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型

4820 0

PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化|附代码数据

1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据；2 对租房信息进行分析，主要对房租相关特征进行分析，并搭建模型用于预测房租任务/目标利用上海链家网站租房的公开信息，着重对月租进行数据分析和挖掘。...ETL处理，清理数据帧。...copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型...：贝叶斯估计与模型比较R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例R语言使用Metropolis-Hastings...采样算法自适应贝叶斯估计与可视化视频：R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型

4252 0

BR-MLP基于spark+Hadoop分布式数据挖掘解决方案功能剖析

BR-MLP是基于大数据BR-ODP的分布式数据挖掘平台,基于Hadoop和Spark技术，支持海量数据挖掘。提供数据源、数据预处理、特征工程、统计分析、机器学习……组件。...1.数据源提供数据集载入方案和方案中数据保存到平台中的功能， 2.数据预处理对数据进行清洗、类型转化、值填充等，使数据内容和结构更规整，以便后续组件处理，其包含:去除重复、随机采样、分层采样…… 3...5分类与回归构建分类或回归模型，创建的模型应用于后续的业务数据（应用数据）的预测/分类、回归等。BR-MLP包括决策树分类、决策树回、朴素贝叶斯、随机森林分类……等12个算法。...6聚类提供无监督的聚类机器学习方法，包括文本主题聚类等，可单独使用，进行自动分类，也可以和分类算法结合使用，先用聚类得到类别，再将得到的类别作为分类建模中的标签，构建分类模型。...9深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 10模型应用选择已经建好的算法模型，将选出的模型应用于业务层面。

5942 0

PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化|附代码数据

1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据；2 对租房信息进行分析，主要对房租相关特征进行分析，并搭建模型用于预测房租任务/目标利用上海链家网站租房的公开信息，着重对月租进行数据分析和挖掘。...ETL处理，清理数据帧。...copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型...：贝叶斯估计与模型比较R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例R语言使用Metropolis-Hastings...采样算法自适应贝叶斯估计与可视化视频：R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型

6100 0

PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化|附代码数据

1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据； 2 对租房信息进行分析，主要对房租相关特征进行分析，并搭建模型用于预测房租任务/目标利用上海链家网站租房的公开信息，着重对月租进行数据分析和挖掘。...ETL处理，清理数据帧。...采样算法示例 R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型 R语言中RStan贝叶斯层次模型分析示例 R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化 R语言随机搜索变量选择...：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例 R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化视频：R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型 R...语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据 R语言随机森林RandomForest

3661 0

因果推断文献解析|A Survey on Causal Inference(6)

对于作者介绍的基于前文三个假设下的七个因果推断方法： (1) 权重更新方法；(2) 分层方法；(3) 匹配方法；(4) 基于树的方法；(5) 基于表示学习的方法；(6) 多任务学习方法；(7) 元学习方法...决策树是一种用于分类或者回归的无参数监督学习算法，决策树的目标是通过数据推导出简单的决策规则用以创建一个可以预测目标变量值的模型。...随机森林是一种由决策树预测器组合而成分类器，其中每棵树依赖于一组随机向量数据，该组随机向量数据是独立采样的，并且对所有决策树来说，这些数据的分布是相同的[20]。...使用决策树的优点是，它们的叶子可以在信息快速变化的方向上更窄，而在其他方向上更宽，当特征空间的维数相当大时，可能导致计算复杂性的大幅增加。基于决策树的框架也可以扩展到单维或多维策略[142]。...言而总之，总而言之，作者想表达的意思就是通过决策树的方法，对样本就行了分层，或者说对样本进行了匹配，同一个叶子结点的样本为近邻群体，实现了分层或者匹配紧邻的目的；然后与前两种因果推断方法(分层和匹配)类似的加权求平均来评估

1.5K5 0

R语言贝叶斯模型预测电影评分数据可视化分析

范围数据集为回顾性观察性研究的结果，该研究使用随机抽样方法从电影获得代表性样本。由于随机抽样方法被应用于数据收集，结果应该可以推广到目标人群。数据预处理创建五个新的特征变量。...点击标题查阅往期内容 R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据...、前列腺癌数据 R语言JAGS贝叶斯回归模型分析博士生延期毕业完成论文时间 R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型 Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯...（分层）贝叶斯模型 R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 R语言和STAN,JAGS：用RSTAN,RJAG建立贝叶斯多元线性回归预测选举数据 R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究...Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化视频：R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型 R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计

2581 0

R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化

---- 点击标题查阅往期内容 R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机...R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据使用贝叶斯层次模型进行空间数据分析 MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较 python贝叶斯随机过程：马尔可夫链...（分层）贝叶斯模型 R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 R语言和STAN,JAGS：用RSTAN,RJAG建立贝叶斯多元线性回归预测选举数据 R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究...：贝叶斯估计与模型比较 R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样 R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例 R语言使用...Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化视频：R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型 R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计

2053 0

机器学习：集成学习之AdaBoost算法

从上图可见Bagging算法那中的弱学习器之间没有依赖关系，可以并行生成Bagging的个体弱学习器的训练集是通过随机采样得到的。...通过T次的随机采样，就可以得到T个采样集，对于这T个采样集可以分别独立的训练出T个弱学习器，再对这T个弱学习器通过集合策略来得到最终的强学习器。...AdaBoost方法对于噪声数据和异常数据很敏感，相对于大多数其它学习算法而言，不会很容易出现过拟合现象。...离散特征升维，如性别（原始数据为F/M），我们将性别拆分为2维特征，即isMale和isFemale，若原始特征是F，则拆分后对应的两维特征分别为：(isMale-0，isFemale-1) 2....连续特征归一化，如自由支配时间在0-5，则对其除以5.0，将其归一化到[0， 1]这个区间；模型调优使用sklearn库的实现，尝试使用决策树回归方法、最小梯度下降回归方法，结合AdaBoost增强学习

3.1K5 0

大战三回合：XGBoost、LightGBM和Catboost一决高低 | 程序员硬核算法评测

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）的训练速度和效率更快、使用的内存更低、准确率更高、并且支持并行化学习与处理大规模数据。...Catboost（ Categorical Features+Gradient Boosting）采用的策略在降低过拟合的同时保证所有数据集都可用于学习。...（c）绘制决策树 最后，XGBoost 和 LightGBM 这两个算法还允许我们绘制用于进行预测的实际决策树，这对于更好地了解每个特征对目标变量的预测能力非常的有用。...；（4）通过使用垂直拆分（leaf-wise split）而不是水平拆分（level-wise split）来获得极高的准确性，这会导致非常快速的聚合现象，并在非常复杂的树结构中能捕获训练数据的底层模式...； depth：表示树的深度； subsample：表示数据行的采样率，不能在贝叶斯增强类型设置中使用； l2_leaf_reg：表示成本函数的L2规则化项的系数； random_strength：表示在选择树结构时用于对拆分评分的随机量

2.3K0 0

集成学习

一般的集成学习均指同质个体学习器。而同质个体学习器使用最多的模型是CART决策树和神经网络。同质个体学习器按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类。...重采样法，有放回采样得到固定样本容量的数据子集；序列采样法，根据前一轮的学习结果进行采样；混合采样方法。输入特征扰动从初始特征集中抽取出若干特征性子集，再基于每个特征子集训练基学习器。...不仅能产生差异性大的个体，还会因属性数的减少而大幅节省计算时间。随机子空间算法随机森林算法特征及拆分：将原始特征集拆分为多个不相交的特征子集分别训练个体学习器。...Model 考虑到分类决策树的强化算法与AdaBoost算法类似，下面侧重讨论回归问题的提升树向前步进算法 Gradient Tree Boosting 对于一般的损失函数，使用向前步进算法优化决策树并不容易...XGBoost提供了一个并行的树增强，可以快速、准确地解决许多数据科学问题。 XGBoost也使用决策树作为基估计器。适用于大数据集的学习。

2.5K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭