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沙龙
1
回答
我
想
使用
rss
实现
一个
基于
树
的
回归
模型
python
、
tree
、
regression
、
decision-tree
1.2
RSS
如教科书第8章所述,我们需要
一个
参数来测量特定fic分割/
树
的
效率。我们在这里选择残差平方和。为拆分列表
实现
RSS
计算,知道要预测
的
值(Wage(k))包含在拆分中
的
元素
的
元素-1中。你可以
使用
你
的
实现
下面的代码单元来检查你在specific拆分上
的
结果。 1.3 Split我们将编写
一个
拆分函数,该函数能够根据特征
的<
浏览 33
提问于2019-05-28
得票数 1
1
回答
机器学习
的
替代
回归
模型
算法
machine-learning
、
regression
我
正在寻找不那么知名
的
回归
模型
,如果可能的话,寻找
一个
实现
它
的
python库。广义线性
模型
,线性,拉索,岭.
基于
决策
树
的
模型
:购物车,随机森林,梯度提升决策
树
(xgb,lightgbm,catboost)Knn
回归
是否有较少人知道
的
回归</e
浏览 0
提问于2020-07-23
得票数 1
2
回答
线性
回归
与随机森林性能精度
python
、
data-science
如果数据集包含一些特征,其中一些是分类变量,另一些是连续变量,则决策
树
比线性
回归
更好,因为
树
可以根据分类变量准确地划分数据。是否存在线性
回归
优于随机森林
的
情况?
浏览 2
提问于2018-06-26
得票数 3
1
回答
是否有可能在partykit包中
使用
基于
模型
的
树
(即``mob()‘)来构建随机森林?
r
、
random-forest
、
party
、
ctree
我
试图在partykit包中
使用
基于
模型
的
回归
树
来构建
一个
随机森林。
我
使用
mob()函数构建了
一个
基于
模型
的
树
,其中包含
一个
用户定义
的
fit()函数,该函数在终端节点返回
一个
对象。在partykit中有cforest(),它只
使用
ctree()类型
树
浏览 2
提问于2020-08-26
得票数 2
回答已采纳
1
回答
无法处理
一个
非常简单
的
数据集?
machine-learning
、
random-forest
、
decision-trees
、
gradient-boosting-decision-trees
、
catboost
这是一位新手发
的
帖子,
基于
缺乏知识,这可能是
一个
非常糟糕
的
问题。谢谢你好心!import catboost as cbimport pandas as pd from sklearn.metrics import r2y_
浏览 0
提问于2021-11-21
得票数 0
回答已采纳
2
回答
残差平方和与普通最小二乘
的
区别是什么?
linear-regression
在我看来是一样
的
,但我不确定。 更新:回想起来,这不是
一个
很好
的
问题。OLS指的是将一条线与数据相匹配,而
RSS
是OLS
使用
的
成本函数。找出给出最小残差和平方误差
的
参数。
浏览 0
提问于2016-04-28
得票数 9
2
回答
多vs多分类器
的
文献
algorithm
、
machine-learning
、
classification
、
evolutionary-algorithm
在问题
的
背景下,一种常见
的
方法是从多个二进制分类器中构造最终解。通常提到
的
两种构图策略是一比一比全和一比一。
我
想
研究这样
一个
简单
的
想法,就是用二叉
树
的
方式组成二进制位分类器来构造MCC分类
浏览 6
提问于2013-05-11
得票数 2
回答已采纳
1
回答
查找用于最大化另
一个
属性
的
正确属性
optimization
、
statistics
、
artificial-intelligence
、
data-analysis
我
有
一个
模型
,有几个固定
的
属性/属性(大约15个独立
的
属性)。
我
想
根据我
的
数据找出哪些固定属性值对感兴趣
的
属性影响最大。
我
认为这是
一个
统计问题,但我不确定。 现实生活中
的<
浏览 1
提问于2017-10-06
得票数 0
3
回答
决策
树
性能
machine-learning
、
decision-tree
什么时候决策
树
表现良好?
我
绘制了一些图表,比较了
基于
决策
树
的
模型
和
基于
logistic
回归
的
模型
。决策
树
建立
模型
所需
的
时间较长,而LRclassifier
模型
的
time.Moreover较小,logistic
模型
的
f-score高于决策
树
。所以我想知道什么时候应该
使用
浏览 2
提问于2017-09-22
得票数 1
2
回答
如何通过机器学习找到输入参数和输出参数之间
的
关系?
machine-learning
我
有20个数字输入参数(或更多)和单个输出参数,
我
有数千个这些数据。
我
需要找出输入参数和输出参数之间
的
关系。一些输入参数可能与输出参数无关,或者所有输入参数可能与输出参数无关。当我提供所有的输入参数时,
我
想要一些能统计计算输出参数
的
魔术系统,如果这个系统也能提供输出结果
的
置信率,那就更好了。
我
需要用什么技术(机器学习)来解决这个问题?
我
认为应该是神经网络、遗传算法或其他相关
的
东西。但我不确定。更重要
的</e
浏览 3
提问于2013-09-17
得票数 1
回答已采纳
4
回答
如何在Python中可视化
回归
树
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
random-forest
、
decision-tree
我
希望可视化
一个
回归
树
构建
使用
任何集成方法在科学学习(梯度提升
回归
,随机森林
回归
,打包
回归
)。靠近,处理分类器
树
。但是,这些问题需要“
树
”方法,这是SKLearn中
的
回归
模型
所不能
使用
的
。
我
遇到了问题,因为这些
树
的
回归
版本没有.tree方法(该方法只存在于分
浏览 4
提问于2017-11-09
得票数 2
回答已采纳
1
回答
partykit:
我
如何
使用
偏移量?
r
、
offset
、
party
、
ctree
我
试图预测
一个
结果
的
频率,
我
有很多数据。
我
已经安装了
一个
glm
的
数据,现在
我
试图
使用
ctree来理解任何复杂
的
交互数据集中,
我
可能错过了。
我
没有直接预测残差,而是尝试将ctree
模型
与glm预测相抵消。但是,当我:(a)根本不
使用
偏移量,(b)在函数中指定偏移量,以及(c)在ctree方程中
使用
偏移量时,
我
似乎
浏览 4
提问于2019-07-15
得票数 2
回答已采纳
1
回答
将数据随时间合并到lightgbm中
python
、
time-series
、
lightgbm
所以我现在
的
情况是,
我
知道
我
想找
的
是什么,但我不知道它
的
术语。
我
想
这就是为什么
我
的
很多谷歌搜索结果都指向了错误
的
方向,所以如果有些解释最终变得多余的话,
我
很抱歉。本质上,
我
希望能够将历史趋势纳入
我
一直
使用
的
lightgbm
模型
中。基本上,
我
目前有一堆分类健康数据,但默认情况下,
模型</
浏览 0
提问于2022-02-07
得票数 0
1
回答
我
能用机器学习
模型
作为优化问题
的
目标函数吗?
python
、
machine-learning
、
optimization
、
scikit-learn
、
scipy
我
有
一个
数据集,
我
使用
Sklearn决策
树
回归
机器学习包为预测目的建立
一个
模型
。随后,
我
试图利用scipy.optimize包来解决
基于
给定约束
的
最小解。但是,
我
不确定是否可以将决策
树
模型
作为优化问题
的
目标函数。在这种情况下,应该采取什么办法呢?
我
曾经尝试过线性
回归
模型
,比如
浏览 1
提问于2019-02-22
得票数 7
1
回答
有可能提取经过训练
的
ML
模型
的
数学表达式吗?
python
、
r
、
machine-learning-model
、
mathematics
在Python & R中,线性
回归
模型
在学习训练数据后给出了数学表达式,通常以截距、变量系数和p值/t值
的
形式表示。在训练数据集上对复杂
模型
进行训练后,可以提取
基于
决策
树
、随机森林、XGBoost等复杂
模型
的
数学表示吗?
浏览 0
提问于2022-11-11
得票数 1
1
回答
在mlr中融合学习者和预处理-
使用
什么设置?
r
、
benchmarking
、
data-cleaning
、
mlr
我
正在进行
一个
基准分析,比较不同
的
学习者(logistic
回归
,梯度提升,随机森林,极端梯度提升)与mlr软件包。然而,
我
不确定设置。据我正确理解,对于logistic
回归
,
我
应该用
浏览 0
提问于2018-10-21
得票数 0
3
回答
为什么多元
回归
有这么多
的
假设,而先进
的
机器学习算法几乎没有?
python
、
r
我
在分析
一个
房地产数据集。虽然所有的
回归
假设都失败了,但我
的
XGBoosting
模型
却蓬勃发展。
我
是不是遗漏了什么?在这种情况下,XGBoost仅仅是
一个
优越
的
模型
吗?
浏览 2
提问于2019-07-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
是否有办法找到每个预测
的
特征重要性?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
random-forest
我
知道[7, 8, 9, 10, 11, 12],..... probas_test = clf.predict_proba(y_) 将给出适合于训练数据集
的
分类器
的
特征重要性但是,
我
如何
使用
这个经过训练
的
模型
来给出
一个
类
浏览 2
提问于2021-02-28
得票数 0
1
回答
回归
决策
树
-规范化或分割成连续特征
machine-learning
、
decision-trees
、
xgboost
、
normalization
我
的
数据集中有
一个
名为distances
的
特性,其范围从200到12000 (或多或少)。由于其他特性
的
值都低于50,所以我需要在distances中进行一些转换。
我
想到
的
第一件事是将它正常化,例如,将这个特性保持在0到10之间。但是,用这种方法,
我
可能有很多不同
的
价值,这可能会产生太多
的
分裂。是
浏览 0
提问于2018-07-07
得票数 1
5
回答
梯度增强
树
库
python
、
c
、
machine-learning
你知道
一个
很好
的
梯度提升
树
机器学习库吗? 到目前为止,
我
已经找到了看起来不错
的
。
浏览 9
提问于2012-01-27
得票数 16
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