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我创建了一个包含大约 150 个特征的数据,我正在尝试在模型训练之前选择最佳特征。 我不知道最好的
我正在使用随机森林(来自 sklearn)来解决多分类问题,其中有序的类(比如 0,...,n,在我的特定情况下
在特征选择(嵌入式方法)中我得到了错误的特征。 特征选择代码: <pre><code># create the random for
我只知道线性回归,其他什么都不知道。任何速记解释或技巧都可以。
我正在尝试使用随机森林制作一个预测模型,该模型将 CarName 预测为预测器,特征为 gas、rear、two。 <
我想讨论物种分布建模中时空自相关检验的问题。我使用了不同的模型(回归和分类方法的组合)。所
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在我的工作中,有一个完全由布尔数据组成的特征集,并且有属于这些特征的类。类是字符串。 <pre><
我想问一下是否有任何方法可以使回归真正适用于我的数据集。 我的问题是,在我使用随机森林或
我是机器学习的新手,我对如何在训练/测试过程中读取数据感到有些困惑。假设我的数据适用于日期,
我试图在谷歌地球引擎中对垃圾堆进行分类。使用 Sentinel 2 数据并对前 5 个 PCA 进行分类可得到最佳视觉
我目前正在研究随机森林分类器。随机森林分类器的参数之一是“标准”,它有 2 个选项:基尼系数或
我在使用 R 方面相对缺乏经验。我正在寻找一种天气标准化技术,并遇到了“rmweather”包。 我已经
我正在尝试使用 Python 进行机器学习来预测未来值。我的数据 (X1, ... , X8, Y) 可以在附图中看到。 <a
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我有一个数字制造数据集,其中包含大约 200 个独立的数字变量和一个称为质量的因变量。我想找到导致
我在 Pickle 中将 RandomForest 模型保存为“sav”文件,我想将其加载到 Orange Workflow,但结果发现“sav”文件
我目前有一个包含大量社区(样本)的数据集。还有一个名为“自治市”的列,其中包含社区所属的自