登录后绑定QQ、微信即可实现信息互通
scikit-learn 1.4版本已发布，改进与新功能包括：1. HistGradientBoosting分类器与回归器支持包含分类特征的数据框，通过设置categorical_features参数为"from_dtype"进行。2. 支持Polars格式输出，预处理、聚类、降维、特征筛选模块皆有支持。3. 集成学习模型如Random...
应用： RF用于回归： 在回归问题中，随机森林通过集成多棵决策树的预测结果来提高预测的准确性。 使用sklearn.ensemble.RandomForestRegressor类进行回归任务。 关键参数如n_estimators、max_depth、min_samples_split等，对模型的性能有着重要影响。 RF用于分类...
提出你的第一个问题
回答一个你擅长的问题
对内容进行点赞或者收藏
阅读声望与权限的规范
完善个人资料
张3
发布于 2025-07-10
