随机森林是一种集成学习算法。它将多个决策树组合起来,以减少单个决策树的过拟合风险。随机森林算法可以用于分类和回归问题。随机森林的应用场景包括图像识别、金融欺诈检测等。 支持向量机 支持向量机是一种用于分类和回归问题的机器学习算法。它基于最大化分类器的边际(margin)的思想,以找到一个超平面来分离不同的类别。
DCA(Decision Curve Analysis)临床决策曲线是一种用于评价诊断模型诊断准确性的方法,在2006年由AndrewVickers博士创建,我们通常判断一个疾病喜欢使用ROC曲线的AUC值来判定模型的准确性,但ROC曲线通常是通过特异度和敏感度来评价,实际临床中我们还应该考虑,假阳性和假阴性对病人带来的影响,因此在DCA曲线中引入了阈概率和净...
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种强大的监督学习算法,用于分类和回归任务,这应该是最广为人知的一种分类方法了。其基本原理是找到将数据集分为两个类别的最佳超平面,使得两个类别的样本间隔最大化。如果数据不能被线性分隔,SVM可以通过核技巧将数据映射到更高维的空间,从而在新的空间中找到最佳超平面。
用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化 PYTHON用户流失数据挖掘:建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像 PYTHON集成机器学习:用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化 R语言集成模型:提升树boosting、随机森林、约束最小...
PYTHON用户流失数据挖掘:建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴 原文链接:http://tecdat.cn/?p=24346 最近我们被客户要求撰写关于用户流失数据挖掘的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在今天产品高度同质化的品牌营销阶段,企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上...
逻辑回归 # 逻辑回归模型 - 使用所有变量fultaog = glm summary(fulog) fldaog = glmsummary(fuatLg) prdts = predict glm_le <-table ACCU 随机森林 rfoel<-randomForest# 获得重要性imprace # 选择重要的因素rfmdel<-randomForest# 误差plot
R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 左右滑动查看更多 01 02 03 04 由上图可以看出,除了glucose变量,其它变量的缺失比例都低于5%,而glucose变量缺失率超过了10%。对此的处理策略是保留glucose变量的缺失值,直接删除其它变量的缺失值。现在处理glucose的缺失值, ...
5.R语言混合效应逻辑回归Logistic模型分析肺癌 6.r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测...
R语言逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测Framingham心脏病风险和模型诊断可视化,拓端数据部落公众号简介世界卫生组织估计全世界每年有1200万人死于心
R语言逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测Framingham心脏病风险和模型诊断可视化 原文链接:http://tecdat.cn/?p=24973 原文出处:拓端数据部落公众号 简介 世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家,一半的死亡是由于心血管疾病。心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活...