ML之回归预测:利用FSR/RiR/BasisExpand/ Lasso/DT/RF/GB算法对红酒品质wine数据集实现红酒口感评分预测(实数值评分预测)
相关推荐
-
你也可以学得会的8分+多组学预后预测模型套路
Independent validation of early-stage NSCLC prognostic scores incorporating epigenetic and transcrip ...
-
2020年这样的免疫套路发8分+SCI!
大家好,今天小编要和大家分享的是今年5月份发表在Theranostics(IF:8.579)上的一篇文章,"Macrophage correlates with immunophenotyp ...
-
7+多组学免疫分型分析还可以这样做
今天跟大家分享的是2020年6月发表在Mol Ther Nucleic Acids杂志(IF=7.032)上的一篇文章:"Multi-omics Data Analyses Construc ...
-
R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22721 Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO)在给定的模型上执行正则化和变量 ...
-
自噬只能做实验?这篇4+分文章教你做热门通路生信分析!
Prognostic implications of autophagy-associated gene signatures in non-small cell lung cancer 自噬相关基因 ...
-
抓住一个热点,可以发无数篇纯生信SCI
现在都是流行追热点,例如m6A这个研究热点,很多人利用它发了n篇纯生信数据挖掘的文章:再比如铁死亡这个研究热点,有一大堆纯数据挖掘的文章正在投稿中:现在我们看看这个已经发了无数篇纯数据挖掘文章的研究热 ...
-
IF =4.655|免疫联合缺氧的预后模型构建
导语 今天和大家分享的是2020年11月份发表在Journal of Hepatocellular Carcino杂志上的一篇文章(IF=4.655),"Development and Ve ...
-
免疫评分模型精准预测乳腺癌结局
肿瘤进展是一个复杂的过程,需要癌细胞.微环境和免疫系统相互作用,影响肿瘤的启动和进展.免疫细胞对癌症具有重要的辅助功能并影响临床结局,对于免疫细胞浸润丰度较高的患者,治疗效果和临床结局往往较好.近年来 ...
-
2020年4+分的纯生信还能做得如此简单?
Development and validation of a prognostic immune-associated gene signature in clear cell renal cell ...
-
ML之回归预测之Lasso:利用Lasso算法对红酒品质wine数据集实现红酒口感评分预测(实数值评分预测)
ML之回归预测之Lasso:利用Lasso算法对红酒品质wine数据集实现红酒口感评分预测(实数值评分预测) 输出结果 设计思路 核心代码 t=3 if t==1: X = numpy.array(x ...
-
ML之回归预测之Lasso:利用Lasso算法解决回归(实数值评分预测)问题—采用10折交叉验证(测试集error)来评估LassoCV模型
ML之回归预测之Lasso:利用Lasso算法解决回归(实数值评分预测)问题-采用10折交叉验证(测试集error)来评估LassoCV模型 输出结果 设计思路 核心代码 if t==1: X = n ...
-
ML之回归预测之BE:利用BE算法解决回归(实数值评分预测)问题—线性方法解决非线性问题
ML之回归预测之BE:利用BE算法解决回归(实数值评分预测)问题-线性方法解决非线性问题 输出结果 设计思路 代码实现 for row in xList: newRow = list(row) alc ...
-
ML之回归预测:以某个数据集为例从0到1深入理解科学预测之回归(实数值年龄预测)问题的思路框架
ML之回归预测:以某个数据集为例从0到1深入理解科学预测之回归(实数值年龄预测)问题的思路框架 1.总体思路架构图 2.各个步骤详细图
-
ML之PLiR之LARS:利用LARS算法求解ElasticNet回归类型问题(实数值评分预测)
ML之PLiR之LARS:利用LARS算法求解ElasticNet回归类型问题(实数值评分预测) 设计思路 更新-- 输出结果 ['"alcohol"', '"volat ...
-
ML之PLiR之Glmnet:利用Glmnet算法求解ElasticNet回归类型问题(实数值评分预测)
ML之PLiR之Glmnet算法:利用Glmnet算法求解ElasticNet回归类型问题(实数值评分预测) 输出结果 0 2 1 2 2 2 3 3 4 3 5 3 6 3 7 3 8 3 9 2 ...
-
ML之PLiR之LARS:利用LARS算法求解ElasticNet回归类型(包括类别编码+属性重要程度排序)问题(实数值年龄预测)
ML之PLiR之LARS:利用LARS算法求解ElasticNet回归类型(包括类别编码+属性重要程度排序)问题(实数值年龄预测) 输出结果 设计思路 核心代码 xCoded = [] for row ...
-
EL之Bagging:利用Bagging算法实现回归预测(实数值评分预测)问题
EL之Bagging:利用Bagging算法实现回归预测(实数值评分预测)问题 输出结果 设计思路 核心思路 #4.1.当treeDepth=1,对图进行可视化 #(1).定义numTreesMax. ...
-
EL之Boosting之GB(DTR):利用梯度提升法解决回归(对多变量的数据集+实数值评分预测)问题
EL之Boosting之GB(DTR):利用梯度提升法解决回归(对多变量的数据集+实数值评分预测)问题 输出结果 设计思路 核心代码 xList = [] labels = [] names = [] ...