R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者 R语言基于树的方法:决策树,随机森林,Bagging,增强树 R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间...
学习曲线适合于某个单独的超参数调优,如果是多个超参数一起调优还是要使用其他方法,最常见的一种就是网格搜索,网格搜索现在我们有非常成熟的工具包,比如tidymodels、mlr3、caret,可以参考: 以决策树为例演示超参数调优的基本方法(下) R语言机器学习caret-09:决策树的小例子 但是今天我想介绍下使用e1071包实现网格搜索...
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我们看到我们的模型在我们的测试数据集上产生了 61 个假阴性和 48 个假阳性,优于我们的决策树模型。 代码语言:javascript 复制 conf_mat(predis,truth=cncervice,estimate=.prd_las) 本文选自《R语言决策树和随机森林分类电信公司用户流失churn数据和参数调优、ROC曲线可视化》。
接下来,我们指定具有以下超参数的决策树分类器: 成本复杂度参数(又名 Cp 或λ) 树的最大深度 节点中进一步拆分所需的最小数据点数。 工作流程 接下来,我们将我们的模型组合到一个工作流中,以轻松管理模型构建过程。 treow <- workflow() 超参数调优 ...
决策树 为了演示拟合决策树,我们将使用 churn数据集并使用所有可用的预测变量进行预测。 数据拆分 我们将数据分成训练集和测试集。训练数据将进一步分为 5 折进行超参数调优。 # 记住一定要设置你的随机数种子。 chuit <- iniplit(cdf) ...
简介:数据分享|R语言决策树和随机森林分类电信公司用户流失churn数据和参数调优、ROC曲线可视化 原文链接:http://tecdat.cn/?p=26868 在本教程中,我们将学习覆盖决策树和随机森林。这些是可用于分类或回归的监督学习算法。 下面的代码将加载本教程所需的包和数据集。
决策树 为了演示拟合决策树,我们将使用churn数据集并使用所有可用的预测变量进行预测。 数据拆分 我们将数据分成训练集和测试集。训练数据将进一步分为 5 折进行超参数调优。 # 记住一定要设置你的随机数种子。 chuit <- iniplit(cdf) chining <- chulit %>% trang() ...
决策树 为了演示拟合决策树,我们将使用churn数据集并使用所有可用的预测变量进行预测。 数据拆分 我们将数据分成训练集和测试集。训练数据将进一步分为 5 折进行超参数调优。 # 记住一定要设置你的随机数种子。 chuit <- iniplit(cdf) chining <- chulit %>% trang() ...