腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
2
回答
使用
sklearn
和
随机
森林
显示
过
拟合
、
、
、
、
有没有办法可视化或
显示
模型在哪里/何时/是否过度
拟合
?我相信这可以通过训练模型来证明,直到我们看到训练的准确性在增加,验证数据在减少。但是我如何在代码中做到这一点呢?
浏览 59
提问于2020-10-25
得票数 0
2
回答
为什么
随机
森林
中的更多特征会显著降低准确率?
、
我
使用
sklearn
的
随机
森林
模块来预测基于50个不同维度的值。当我将维数增加到150时,模型的精度会急剧下降。我希望更多的数据只会使模型更准确,但更多的功能往往会使模型更不准确。
浏览 0
提问于2019-01-03
得票数 0
3
回答
梯度增强vs
随机
林
、
、
根据我的理解,RF
随机
选择功能,因此很难过火。但是,在滑雪板上,梯度提升也提供了max_features的选项,可以帮助防止过度
拟合
。那么,为什么有人会
使用
随机
森林
?谁能解释什么时候
使用
梯度增强与
随机
森林
基于给定的数据? 任何帮助都是非常感谢的。
浏览 11
提问于2017-09-13
得票数 3
1
回答
使
随机
林估计器与决策树完全相同
、
、
、
这样做的目的是让
随机
森林
中的一棵树与决策树完全相等。import randomimport pdbnp.random.seed(0)from
sklearn
import tree from
sklearn
.datasets
浏览 0
提问于2020-01-22
得票数 3
回答已采纳
2
回答
添加特性一定会让模型变得更好吗?
、
、
、
、
我已经训练了一个gbdt模型来预测CTR,最初我
使用
了40个特征,然后我添加了一些特征,但结果(Auc)比原来的要低。1.这是怎么发生的? 2.如何确定哪个特征对模型是好的?
浏览 3
提问于2015-03-11
得票数 3
1
回答
只有一棵树的
随机
森林
比一棵决策树的性能更差?
、
我正在为一项医院研究分析医疗数据,如果我
使用
的是只有一棵树的
随机
森林
,那么交叉验证分数就相当差(表明过度
拟合
),而如果我
使用
的是决策树,分数值实际上是相当好的。两个分类器具有相同的深度参数。
浏览 65
提问于2020-01-16
得票数 1
回答已采纳
3
回答
超参数整定与分类算法的比较
、
、
、
、
例如:我有两个分类模型(支持向量机
和
随机
森林
),我的数据集有1000行
和
10列(9列是特性),最后一列是可分层的。在此基础上,利用CV = 10的网格搜索对这2种模型(支持向量机
和
随机
森林
模型)上的训练集进行参数整定。然而,支持向量机
显示
训练集的accuracy_score为100,测试集的accuracy_score为83.56,这意味着具有调谐超参数的SVM是
过
拟合
的。另一方面,
随机
森林
浏览 0
提问于2020-12-31
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在python中对RandomForest进行二进制化以绘制ROC?
、
、
、
我正在
使用
RandomForest。我想绘制一条ROC曲线,所以我在scikit 中检查了这个示例。那么如何对RandomForest进行二进制化并绘制ROC呢?编辑 来创建假数据。因此有20个特征
和
21个类(每个类3个样本)。
浏览 0
提问于2017-05-29
得票数 2
2
回答
机器学习中的海量数据集
、
、
、
我在我的应用程序中
使用
随机
森林
分类器
和
回归器。我听说
过
部分
拟合
,但我不知道是否可以这样做
随机
森林
。如何确保应用程序不会中断并继续运行良好,即使数据集超出了内存大小。另外,如果
使用
svm而不是
随机
林,情况会有所不同吗?
浏览 22
提问于2016-12-26
得票数 3
1
回答
如何知道何时发生过
拟合
?
、
、
我有一个包含3961个不同行
和
32列的训练数据,我希望将其适合
随机
森林
和
梯度提升模型。在训练时,我需要微调模型的超参数,以获得尽可能好的AUC。为此,我
使用
Scipy中描述的盆地跳跃算法最小化数量1-AUC(Y_real,Y_pred);因此我的训练
和
内部验证子样本是相同的。当优化完成后,我得到了
随机
森林
的AUC=0.994,而对于梯度提升我得到了AUC=1。我是不是对这些模型过度
拟合
了?我怎么知道在训练过程中什么时候发生了
过
浏览 10
提问于2021-01-20
得票数 0
2
回答
滑雪场
随机
森林
、
、
我试着用
sklearn
的
随机
森林
分类器包来
拟合
随机
森林
模型。但是,我的数据集由具有字符串值('country')的列组成。这里的
随机
林分类器不接受字符串值。它需要所有特征的数值。
浏览 0
提问于2016-04-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
减少训练损失,稳定的验证损失-模型是否
过
拟合
?
、
如果验证损失大幅增加,而训练损失减少,我肯定它会过度
拟合
。然而,验证损失几乎是稳定的,所以我不确定。你能帮帮忙吗?
浏览 1
提问于2019-09-01
得票数 0
2
回答
如何绘制与最佳参数相对应的
随机
森林
树
、
、
、
Python: 3.6关于兰登
森林
和
眼前的问题,我几乎没有什么问题: X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_splitmin_samples_leaf': 1, '
浏览 5
提问于2020-05-31
得票数 4
回答已采纳
1
回答
如何在科学学习中的
随机
森林
分类器中设置子样本大小?特别是对于不平衡的数据
、
、
目前,我正在为我的不平衡数据在
Sklearn
中实现RandomForestClassifier。我不太清楚RF是如何在
Sklearn
中准确地工作的。但事实上,在
随机
森林
中,我们需要得到样本的子集
和
每棵树的特征子集。我不确定我们能不能通过
Sklearn
实现这一点?如果是,怎么做?“
随机
林是一种元估计器,它在数据集的各个子样本上
拟合
多个决策树分类器,并
使用
平均来提高预测精度
和
控制过度
拟合
。对于不平衡的数
浏览 4
提问于2017-07-06
得票数 7
1
回答
模型整定与模型
拟合
的特征顺序
、
、
假设同一列(即特征)用于超参数调整
和
模型
拟合
,而集成模型用于建模(例如,
随机
森林
或XGboost),那么在超参数调整过程中
使用
的列的顺序是否应与基于最佳超参数
拟合
模型时
使用
的列的顺序相同?我在我的简历管道中
使用
sklearn
的make_column_transformer函数进行超参数调整。不幸的是,当将余数参数设置为“passthrough”时,此函数修改了提供列的顺序。我应该确保在
拟合
模型时保留相同的列顺序,或者
浏览 0
提问于2020-02-10
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何实现交叉验证
和
随机
森林
分类器给定的特征集作为字典?
、
、
、
、
0.046583850931677016, 5: 0.09316770186335403, 162: 1, 当我尝试从
sklearn
库实现cross_val_score或cross_val_predict时,结果总是
显示
出一些错误 “浮点值不能被切割”。有人能帮我在Python中
使用
线性SVC
和
随机
森林
分类器实现交叉验证吗?
浏览 2
提问于2017-02-26
得票数 1
回答已采纳
1
回答
基于树的具有重复特征的不同行为算法
、
、
、
我不明白为什么我有三种不同的行为取决于我
使用
的分类器,即使它们应该并驾齐驱。这就是要深入探讨这个问题的代码:from
sklearn
.ensemble import RandomForestClassifierfrom lightgbm import LGBMClassifier from
sklearn
.model_selectionplt.plo
浏览 7
提问于2022-07-20
得票数 1
回答已采纳
6
回答
使用
Scikit-Learn在Python中绘制
随机
森林
的树
、
、
、
、
我想画一棵
随机
森林
的决策树。因此,我创建了以下代码:import pydotplusfrom
sklearn
dotfile.getvalue()).write_png('dtree'+ str(i_tree) +'.png')但它不会产生任何东西..你知道如何从
随机
森林
中绘制决策树吗
浏览 0
提问于2016-10-20
得票数 30
1
回答
Python分类定义要素重要性
、
我在RandomForest中看到了一个属性feature_importance,它
显示
了基于分析的特性的重要性。但是有没有可能我可以提前定义分析的特征重要性呢? 非常感谢您提前给予的帮助!
浏览 10
提问于2019-01-15
得票数 0
1
回答
正确
使用
随机
森林
回归
、
、
、
我已经用python运行了
随机
森林
回归,我担心我没有正确地完成它。rf.fit(X_train,y_train)然后,在我检查了测试中的预测并看到它是好的之后,我想
使用
相同的模型来预测图像中所有像素的所有值,所以我这样做了
浏览 0
提问于2020-06-04
得票数 0
回答已采纳
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
相关
资讯
随机森林算法的一些应用情况
机器学习100天-Day1703决策树回归&决策树的问题
九道门丨如何使用随机森林进行时间序列预测?
如何通过Ensemble提高机器学习性能
随机森林算法介绍
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券