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EL之RF(RFC)：利用RF对二分类问题进行建模并评估【图文】

今夜月影如卿发布于 2021-06-15 21:28
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EL之RF(RFC)：利用RF对二分类问题进行建模并评估目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码 auc = []nTreeList = range(50, 2000, 50)for iTrees in nTreeList:depth = NonemaxFeat= 8 rocksVMinesRFMode..

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EL之GB(GBM)：利用GB对回归(性别属性编码+调2参)问题(整数值年龄预测)建模【图文】

可念不可说发布于 2021-06-15 21:28
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EL之GB(GBM)：利用GB对回归(性别属性编码+调2参)问题(整数值年龄预测)建模目录输出结果设计思路核心代码输出结果 T1、T2、设计思路核心代码 #T1nEst = 2000depth = 5learnRate = 0.003maxFeatures = Nonesubsamp = 0.5#..

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EL之RF(RFR)：利用RandomForestRegressor对回归问题(实数值评分预测)建模(调2参)【图文】

欲望发布于 2021-06-15 21:28
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EL之RF(RFR)：利用RandomForestRegressor对回归问题(实数值评分预测)建模(调2参) 目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码 mseOos = []nTreeList = range(100, 1000, 100)#----▲☆▲☆▲for iTrees in nTreeL..

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EL之RF(RFR)：利用RF对回归(性别属性编码)问题(整数值年龄预测)建模【图文】

过分要求发布于 2021-06-15 21:28
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EL之RF(RFR)：利用RF对回归(性别属性编码)问题(整数值年龄预测)建模目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码 for iTrees in nTreeList:depth = NoneabaloneRFModel = ensemble.RandomForestRegressor(n_e..

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EL之DT&RF&GBT：基于三种算法(DT、RF、GBT)对泰坦尼克号乘客数据集进行二分类(是否获救)预测并对比各自性能【图文】

春风乍起发布于 2021-06-15 21:28
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EL之DT&RF&GBT：基于三种算法(DT、RF、GBT)对泰坦尼克号乘客数据集进行二分类(是否获救)预测并对比各自性能目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码 vec = DictVectorizer(sparse=False) X_train ..

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EL之GB(GBR)：利用GBR对回归问题(实数值评分预测)建模【图文】

坏坏的丫头发布于 2021-06-15 21:28
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EL之GB(GBR)：利用GBR对回归问题(实数值评分预测)建模目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码 wineGBMModel = ensemble.GradientBoostingRegressor(n_estimators=nEst,max_depth=depth,learning_rate=learnR..

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