谷歌DeepMind再放大招!AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物...
1.决策树2.支持向量机3.朴素贝叶斯4.神经网络5.卷积神经网络4.模型的评估与验证:准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC计算,平均绝对误差、均方差、R2分数、可释方差分数,交叉验证等5.sklearn工具包基本使用6.化合物编码方式和化合物相似性理论知识7.rdkit工具包的关于分子的基本使用1.RD...
样条曲线分段线性回归模型piecewise regression估计个股beta值|附...
R语言用主成分PCA、逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化Matlab建立SVM,KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线matlab使用分位数随机森林(QRF)回归树检测异常值
金融时间序列预测方法合集:CNN、LSTM、数学建模科研适用
基于Bagging集成学习算法,有多棵决策树组成(通常是CART决策树),其主要特性有:(1)样本和特征随机采样(2)适用于数据维度大的数据集(3)对异常样本点不敏感(4)可以并行训练(决策树间独立同分布)算法输出:注意:算法仅用于参考学习交流,由于是研一时期独立编写(以后可能进一步完善),所公开的代码并...
Nature文献速读!多位生物医学领域“大牛”研究方法流出,学会这些...
5.基于OTU的差异表达分析,热图,箱型图绘制微生物biomarker鉴定第三天(实操)零代码工具利用机器学习分析微生物组学数据1.加载数据及数据归一化2.构建训练模型(GLM,RF,SVM)3.模型参数优化4.模型错误率曲线绘制5.混淆矩阵计算6.重要特征筛选7.模型验证,ROC曲线绘制利用模型进行预测第四天...
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
ROC曲线是假阳性率(x轴)和真阳性率(y轴)之间的曲线。真阳性率是指真阳性率与阳性样本总数之比。假阳性率是假阳性与阴性样本总数之比。在几个阈值上绘制FPR和TPR,构建ROC曲线。ROC曲线下的面积范围为0~1。完全随机模型的ROC为0.5,用直线表示。ROC曲线偏离这条直线越多,模型越好。ROC曲线用于二元分类。下图展...
Scikit-Learn 学得如何?程序员不容错过十大实用功能来袭
将树进行可视化的绘图函数你可以利用plot_tree()函数创建决策树模型中的步骤图(www.e993.com)2024年9月18日。importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmetrics,model_selectionfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,plot_treefromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerX,y=load_breast_cancer(return_X_y=True)...