R语言基于树的方法：决策树，随机森林，Bagging，增强树 / 开普饭

概述 CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Yandex在2017年开源的机器学习库,是Boosting族算法的一种.CatBoost和XGBoost.LightGBM并称为GBDT的三大主流神器,都是在 ...

决策树属于监督学习算法的一种,根据原始输入数据中的特征,构建一个树状模型来进行分类.比如探究早晨是否出去打网球的例子,输入数据如下一共有14个样本,其中9个早上都出去打球,5个早上没出去打球.在原始 ...

前言上节介绍了集成学习方法包括bagging法和boosting法,随机森林是基于bagg ing框架的决策树模型,本文详细的总结了随机森林算法,尽可能的让大家对随机森林有一个全面的认识. 目录 2 ...

贝叶斯分析方法(Bayesian Analysis)是一种计算假设概率的方法,这种方法是基于假设的先验概率.给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身而得出的.其方法为,将关于未知参数的先验信 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22448 今天,我们将看下bagging 技术里面的启发式算法. 通常,bagging 与树有关,用于生成森林.但实际上,任何类型的模型都有可能使用 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21625 我们知道参数的置信区间的计算,这些都服从一定的分布(t分布.正态分布),因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值.但如果我们找不到合适的分布 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=17950 在本文中,我们使用了逻辑回归.决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能.数据集是 credit=read.csv( ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=12111 在本文中,我将向您展示如何模拟股票价格的Heston随机波动率模型. Heston模型是一种期权估值方法,它考虑到同一资产在给定时间交易的 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=8502 识别异常值的方法有很多种,R中有很多不同的方法. 关于异常值方法的文章结合了理论和实践.理论一切都很好,但异常值是异常值,因为它们不遵循理 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20335 在本文中,我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术.我们演示有关温度预测问题的三个概念,我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20031 简介资本资产定价模型(CAPM) 是用于确定是否在一个特定资产的投资是值得的.本质上,问题是:"该资产的回报是否值得投资?&q ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18079 本文对人口统计预测方法进行讨论.首先,我们将看到基本的静态方法.在使用数据集之前,我们使用"标准" 生命表. down ...

ML之分类预测:以六类机器学习算法(kNN.逻辑回归.SVM.决策树.随机森林.提升树.神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预测的模板流程相关文章 ML之 ...

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