Статьи по теме random-forest

Публикации по теме 'random-forest'

Краткое и грязное руководство по случайной регрессии леса

Краткое и грязное руководство по случайной регрессии леса Практический подход к случайной регрессии леса Как практики машинного обучения, мы сталкиваемся с широким спектром алгоритмов машинного обучения, которые мы можем применить для построения нашей модели. В этой статье я попытаюсь дать вам интуитивное представление о том, как работает модель случайного леса с нуля. Этот алгоритм можно использовать для решения задач как регрессии, так и классификации. Сначала мы познакомимся с..

Ансамбли в машинном обучении

Введение Ансамбль — это метод использования нескольких моделей машинного обучения, также называемых базовыми учащимися (могут быть или не быть одного и того же типа), с целью создания более мощной модели, чем любая из отдельных моделей. В этом блоге я расскажу о следующих техниках ансамбля: Упаковка. Повышение. Укладка. Bagging ing — B выборка ootstrap с Agg regation — метаалгоритм ансамбля машинного обучения, предназначенный для повышения стабильности и точности..

Тренировка случайного леса методом обратного распространения - для развлечения (pytorch) -часть 1

Обучим случайный лес с обратным распространением (в pytorch). Случайный лес - это набор деревьев решений. Каждое дерево решений состоит из иерархических решений, обеспечивающих чистоту разделения классов. Допустим, у нас есть база данных лиц с указанием их пола, возраста и количества живых братьев и сестер / супругов. Каждое дерево решений в случайном лесу будет выглядеть как следующая диаграмма с листовыми узлами, предсказывающими классы - выжившие или умершие - с максимально возможной..

Spotify: анализ и прогноз песен

Вдохновение Если есть одна вещь, без которой я не могу жить, так это не мой телефон, ноутбук или машина - это музыка. Я люблю музыку и теряюсь в ней. Мое вдохновение для этого проекта - узнать, что есть в песне, которая мне так нравится. Цели Какие особенности песни мне нравятся больше / меньше всего? Как музыка, которую я люблю, по сравнению с музыкой, которая мне не нравится? Создайте прогнозирующую модель того, нравится мне песня или нет. Набор данных Я сравниваю 2..

Тематическое исследование: диагностика рака молочной железы

СТАТЬЯ Тематическое исследование: диагностика рака молочной железы Из Методы ансамбля для машинного обучения Гаутама Кунапули В нашем первом тематическом исследовании рассматривается задача принятия медицинских решений: диагностика рака молочной железы. Мы увидим, как использовать однородные параллельные модули ансамбля scikit-learn на практике. В частности, мы будем обучать и оценивать производительность трех однородных параллельных алгоритмов, каждый из которых характеризуется..

Супер простое прогнозирование цен на акции Python (с использованием случайного леса) Машинное обучение

Машинное обучение для прогнозирования роста и падения цен на акции на следующий день с использованием Random forest в Python 1. установка инструмента $ pip install scikit-learn pandas_datareader 2. создание файла 3. исполнение $ python pred.py Это очень просто! 4. результат В результате расчета с одинаковыми данными и признаками MLP оказались лучшими среди XGBoost , DNN , LSTM , GRU , RNN , LogisticRegression , k-ближайшего соседа , RandomForest ,..

League of Legends: прогнозирование побед в выборе чемпиона с помощью машинного обучения

Как игрок с приличным рейтингом в League of Legends, я всегда задавался вопросом о важности уклонения в рейтинговых играх. Если вы видите, что ваш топ Riven находится в полосе проигрышей из пяти игр, или вы впервые получаете Талию в миде, стоит ли вам рисковать остаться и разыгрывать ее, или вам следует уклоняться, чтобы избавить себя от неприятностей? Я начал этот проект, чтобы наконец ответить на этот вопрос и лучше понять факторы, влияющие на рейтинговую игру. Цели Насколько..