随机森林sklearn FandomForest，及其调参
随机森林概述 随机森林是集成学习方法bagging类中的翘楚。与集成学习boosting类的GBDT平起平坐。html bagging类集成学习采用的方法是：用部分数据 or 部分特征 or 多个算法 训练一些模型；而后再组合这些模型，对于分类问题采用投票多数表决，回归问题采用求平均。node 各个模型训练之间互不影响，天生就适合并行化处理。在现在大数据时代背景下颇有诱惑力。 主要效果：重点关注下
相关文章
- 1. FRR （随机森林调参）
- 2. 随机森林调参
- 3. sklearn中随机森林的参数
- 4. 使用sklearn--Random Forest参数说明，随机森林调参数
- 5. 随机森林在sklearn中的实现
- 6. Sklearn源码阅读（2）：随机森林
- 7. scikit-learn随机森林调参小结
- 8. 随机森林调参示例
- 9. 随机森林学习-2-sklearn
- 10. 随机森林
- 更多相关文章...
- • 其他 W3C 活动 - W3C 教程
- • Lua 调试(Debug) - Lua 教程
- • 漫谈MySQL的锁机制
- • Flink 数据传输及反压详解
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. FRR （随机森林调参）
- 2. 随机森林调参
- 3. sklearn中随机森林的参数
- 4. 使用sklearn--Random Forest参数说明，随机森林调参数
- 5. 随机森林在sklearn中的实现
- 6. Sklearn源码阅读（2）：随机森林
- 7. scikit-learn随机森林调参小结
- 8. 随机森林调参示例
- 9. 随机森林学习-2-sklearn
- 10. 随机森林