首先,我们需要导入我们将在后续步骤中使用的库。 importpandasaspd# 用于数据处理fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,cross_val_score# 用于数据拆分和交叉验证fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor# 随机森林回归模型fromsklearn.metricsimportmean_squared_error# 评估模型性能的指标 1. 2. 3....
随机森林交叉验证 **rfcv**(**na.omit**(datanew.train), **na.omit**(datanew.train)$疗效, cv.fold=10) 十折交叉验证 *#正确率*precisek/k## [1] 0.8424495 逻辑回归交叉验证 (cv.err <- **cv** summary(cv.err) 十折交叉验证 *#正确率*precisek/k## [1] 0.6416667 最受欢迎的见解 1....
estimator: 需要使用交叉验证的算法 X: 输入样本数据 y: 样本标签 groups: 将数据集分割为训练/测试集时使用的样本的组标签(一般用不到) scoring: 交叉验证最重要的就是他的验证方式,选择不同的评价方法,会产生不同的评价结果。具体可用哪些评价指标,官方已给出详细解释,链接:https://scikit-learn.org/stable/m...
在使用随机森林回归模型时,我们通常需要对模型进行交叉验证来评估其性能和选择最优的参数。 交叉验证是一种常用的模型评估方法,它通过将数据集划分为训练集和验证集,并多次重复这个过程来获得对模型性能的可靠估计。其中,k折交叉验证是一种常用的方法,它将数据集划分为k个子集,每次取其中一个子集作为验证集,其余k-...
对职员离职预测进行了深入的研究,采用了多种机器学习算法进行分类预测,包括逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGBoost、CatBoost和LightGBM,并进行了交叉验证和可视化。 通过数据预处理和特征工程,该论文构建了多个预测模型,包括逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGBoost、CatBoost和LightGBM。这些模型在数据集上进行了训练和评估,并...
十折交叉验证用于评估模型中OTU数量与模型误差的关系,并按重要性排名对OTU进行选择,删除了大部分不重要OTU后,最终保留的OTU用于构建最终的随机森林回归模型。 结果中,共确定了85个最重要的与水稻生长时期密切关联的OTU。训练集的数据显示,通过这85个OTU构建的随机森林回归模型分别解释了根际和根内菌群对植物年龄有关...
之后的交叉验证同理,只需改变相应回归的函数代码。得到NMSE0.3624 2.Boosting回归 boosting方法是一种组合方法,把弱学习器组合起来进行投票,每次使用的是全部的样本,每轮训练改变样本的权重。依据少数服从多数原则作出决策。 产生多学习器可以靠抽样法,如自助法(bootstrap)抽样,在数据中反复放回地抽取样本量大小相同的...
最基本的交叉验证实现类型是基于保留数据集的交叉验证。该实现将可用数据分为训练集和测试集。要使用基于保留数据集的交叉验证评估我们的模型,我们首先需要在保留集的训练部分上构建和训练模型,然后使用该模型对测试集进行预测,以评估其性能。 我们了解了过度拟合是什么,以及如何使用基于保留数据集的交叉验证技术来检测模...
下表显示了所有模型的交叉验证分类错误率和 ROC。结果中,随机森林模型的 AUC 值最大,而 KNN 最小。因此,我们选择随机森林模型作为我们数据的最佳预测分类模型。基于随机森林模型,酒精、硫酸盐、挥发性酸度、总二氧化硫和密度是帮助我们预测葡萄酒质量分类的前 5 个重要预测因子。由于酒精、硫酸盐和挥发性酸度等因素...