5. 使用随机森林回归填补缺失值 任何回归都是从特征矩阵中学习,并求解连续型标签y的过程; 这是因为回归算法认为,特征矩阵和标签存在着某种联系; 标签和特征是可以相互转换的; 回归填补缺失值正是利用了这种思想 对于一个有n个特征的数据,其中特征T有缺失值; 我们就把特征T当作标签,其他n-1个特征和原本的标签组成...
:]#在新特征矩阵上,被选出来的要填充的特征的非空值所对应的记录 Xtest = df_0[Ytest.index,:]#在新特征矩阵上,被选出来的要填充的特征的空值所对应的记录 #用随机森林回归来填补缺失值 rfc = RandomForestRegressor(n_estimators=100)#实例化 rfc = rfc.fit(Xtrain, Ytrain)#导入训练集进行训练 Ypred...
R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据 R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析 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语言用主成分PCA、 逻辑回归...
分类和回归之间的主要区别在于,在分类中,我们的预测目标是离散的类别,而在回归中,预测目标是连续的预测值。 本实验的研究区域位于佛蒙特州的埃塞克斯郡,使用训练数据来模拟土壤氧化还原深度,然后生成准确度评估图表和统计数据。(数据仅供实验使用,不代表真实值) 实验目标 随机森林回归 GEE 图表绘制 实验数据 VT_boun...
测试误差:随机森林最小,回归次之,其他模型较大。准确度:随机森林最优,但训练复杂。效率:回归模型较高。解释度:决策树模型可解释,神经网络不可解释。其他模型需提高准确度。综上,推荐随机森林预测房屋价格。 决策树 LASSO
它的基本思想是利用多个决策树对时序数据进行预测,其中每个决策树都使用不同的随机抽样方式选择训练数据,以减小过拟合的风险。随机森林回归预测的主要步骤如下: 1. 数据准备:确保数据集包含特征变量、目标变量(因变量)和可能影响预测结果的其他变量。 2. 数据预处理:根据实际问题和数据特点,对数据进行清洗、转换和规范...
通过以上步骤,我们成功构建了一个随机森林回归模型,并在测试集上进行了预测和评估。你可以根据实际需要调整模型的参数(如n_estimators),并使用更多的评估指标来全面评估模型的性能。
在随机森林回归中,我们的目标是预测一个连续的数值输出,而不是分类。为了达到这个目标,随机森林采用了以下几个步骤: 1. 数据集的随机抽样:首先,我们需要从原始数据集中随机抽样,形成多个不同的子集。这些子集可以是有放回抽样(bootstrap)或无放回抽样的方式得到的。这样做的目的是为了形成多个不同的训练数据集,以...
六、模型一:线性回归 七、模型2:随机森林 一、题目概要 在Kaggle竞赛中,要求我们应用时间序列预测,根据厄瓜多尔大型杂货零售商Corporación Favorita的数据预测商店销售情况,建立一个模型,准确地预测在不同商店销售的商品的单位销量。准确的预测可以减少与库存过多相关的食物浪费,提高客户满意度。