# 导入所需的库 library(tidyverse) # 数据处理与可视化 library(Boruta) # 特征选择 library(ggridges) # 绘制山脊图 library(viridis) # 色彩调色板 library(scales) # 透明度设置 # 设置随机种子,确保结果可复现 set.seed(250307) # 定义函数 simulate_clinical_
但训练这些模型的第一步就是将音频文件数据化，提取当中的语音特征。
R> Boruta.Short <- Boruta(V4 ~ ., data = Ozone, maxRuns = 12) R> Boruta.Short Boruta performed 42 randomForest runs in 2.3612 mins. 8 attributes confirmed important: V1 V5 V7 V8 V9 V10 V11 V12 2 attributes confirmed unimportant: V2 V3 2 tentative attributes left: V6 V13 1. 2....
Python Boruta和R Boruta是两种不同的特征选择算法,它们在语言和实现上有所不同。 Python Boruta是一个基于随机森林的特征选择算法,用于从给定的特征集中识别出最重要的特征。它通过创建随机森林模型,并使用随机重排特征的方法来评估每个特征的重要性。Python Boruta的优势包括简单易用、高效、能够处理高维数据和噪声数据...
数组(array) 是相同类型的元素 (element) 的集合所组成数据结构 (data structure)。numpy数组中的元素用的最多是「数值型」元素,平时我们说的一维、二维、三维数组长下面这个样子 (对应着线、面、体)。四维数组很难被可视化。 注意一个关键字 axis,中文叫「轴」,一个数组是多少维度就有多少根轴。由于 Python ...
按任务创建代码块,如数据处理、可视化等 可以将分析过程保存为 .vp 文件与他人共享 项目地址是: github.com/visualpython 入门 Visual Python 是 Jupyter Notebook 的扩展插件,要求 Python 3.x 版本,并且有 Jupyter notebook 或 Anaconda 环境。 安装步骤 1、打开 Anaconda prompt 在Windows 上,从开始菜单搜索或...
有了这个可视化插件, Python 编程更轻松! 超硬核!分享9个功能强大却鲜为人知的 Python 工具包! 这个算法让我无法拒绝!特征筛选瑰宝 Boruta 真棒! 【建议收藏】必知必会!Python 中最流行的十个标准库! 4款 Python 数据探索性分析(EDA)工具包,总有一款适合你 时间序列预测的7种Python工具包,总有一款适合你! 超...
根该项目使用pandas模块、numpy模块、sklearn模块以及一些Python自带的模快,并用boruta算法模型+回归预测比赛情况。 8、客户流失分析 项目简介 该项目是对于移动通信,根据已有的数据做出评测哪些用户可能要流失,运营商可根据数据分析做出相应的应对方案。 项目特色 ...
区分度.mp421.54MB 17【理解】好特征的标准-相关性.mp424.51MB 18【实现】好特征的标准-相关性案例.mp455.69MB 19【理解】好特征的标准-稳定性及小结.mp414.13MB 20【理解】特征筛选-星座特征.mp49.75MB 21【理解】特征筛选-Boruta.mp419.52MB 22【实现】特征筛选-Boruta案例.mp487.01MB 23【总结】今日内容总结...
随机森林具有各种应用程序, 例如推荐引擎, 图像分类和特征选择。它可用于对忠实的贷款申请人进行分类, 识别欺诈活动并预测疾病。它位于Boruta算法的基础上, 该算法选择数据集中的重要特征。 在本教程中, 你将学习以下所有内容: 随机森林算法 分类器如何工作?