重磅!GPT与Python联手,农大研究生连续在顶尖期刊上发表研究成果
2024年5月10日 - 网易
6、XGBoost与LightGBM简介7、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost与LightGBM的Python代码实现8、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost与LightGBM的ChatGPT提示词模板讲解9、案例演示:近红外光谱回归拟合建模十一、ChatGPT4助力遗传算法近红外光谱分析1、群优化算法概述2、遗传算法(GeneticAlgorithm)的基本原理(什么...
详情
决策树可视化,被惊艳到了!
2021年12月3日 - 网易
目前无论是机器学习竞赛还是工业界,最流行、应用最广泛的xgboost其实是优化后的GBDT(LightGBM里面的boosting比较经典稳定的也是GBDT哦!),而GBDT的基分类器最常用的就是CART决策树!掌握决策树,对理解之后的GBDT、LightGBM都有大有裨益。可视化的方式理解决策树,对深刻理解这个模型很有帮助。大家最熟知的决策树可视化实现...
详情
人工智能十大流行算法
2021年11月11日 - 电子产品世界
那面对成绩不到90分的学生,我们可以从作业、出勤、提问等几个方面分开讨论。以上就是一个决策树的图例,其中每一个有分叉的圈称为节点。在每个节点上,我们根据可用的特征询问有关数据的问题。左右分支代表可能的答案。最终节点(即叶节点)对应于一个预测值。每个特征的重要性是通过自顶向下方法确定的。节点越高,...
详情
Micro-Outlier Removal: 一种Kaggle快速提分的小技巧
2022年5月4日 - 网易
·没有进行其他的工程·使用的机器学习算法是基本的5级决策树,使用30-70的拆分策略这里显示的是基于训练数据集和决策树算法的决策边界。下图中的图例表示下图中颜色的含义。上图中可以看到以下几个观点:预测生存的决策面(绿色区域)大多位于中间。预测非存活的决策面(红色区域)主要位于两侧。一般来说,没有幸存...
详情