其它原因就是类别界限非常清晰，俗称好预测。可能用个逻辑回归，决策树效果都能很好。
是的，Python中的SHAP（SHapley Additive exPlanations）分析方法可以用于RF（随机森林）和SVM（支持向量机...
摘要:本发明公开一种基于RF‑SVM分类模型的AED除颤节律分类决策方法和系统,包括以下步骤:S1:获取待处理的ECG数据,并将待处理的ECG数据分拣成N个波形类型;S2:将N个波形类型划分为可除颤波形和不可除颤波形;S3:对可除颤波形和不可除颤波形分别进行预处理得到待提取数据,再对待提取数据进行特征提取;S4:将S3提取的特...
概率模型(树形模型)不需要归一化,因为它们不关心变量的值,而是关心变量的分布和变量之间的条件概率,如决策树、RF。而像Adaboost、SVM、KNN、KMeans之类的最优化问题就需要归一化。正确答案:正确 点击查看答案进入小程序搜题你可能喜欢谱聚类只需要数据之间的相似度矩阵,因此对于处理稀疏数据的聚类很有效。这点传统...
4 女孩收 200 万分手费因敲诈勒索获刑,分手费多少算敲诈?有哪些警示作用? 350 万热度 查看更多 AI 总结 使用r语言中train函数建立RF和SVM模型预测的准确率几乎可达到百分百除了过拟合还有其他原因吗? 已引用 8 位答主的内容 查看AI 回答 赞同 1 打开App,看其他 3 个精彩回答App 内打开...
总之，SHAP是一种通用的模型解释方法，适用于多种机器学习模型，包括随机森林和支持向量机。