Advertisement

该项目采用六个机器学习模型，包括XGBoost、随机森林分类器和支持向量机等。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该项目运用了六个机器学习模型，包括XGBoost、随机森林分类器、支持向量机、逻辑回归、单决策树分类器以及TabNet，以进行笔画的预测任务。为了实现这一目标，我利用了Kaggle平台上的“healthcare-dataset-stroke-data”数据集。 随后，我绘制了每种机器学习模型的曲线下面积（AUC）图，以评估其表现。 评估结果表明，AUC值越高，所选模型的预测能力就越优越。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Stroke_Prediction_with_6_ML_Models：该项目采用六个机器学习模型（包括XGBoost、随机森林分类器和支持向量机...）
    优质
    本项目运用六种机器学习算法（如XGBoost、随机森林及支持向量机）预测中风风险，旨在提升医疗决策的精准度与效率。 该项目使用六个机器学习模型（XGBoost、随机森林分类器、支持向量机、逻辑回归、单决策树分类器和TabNet）进行中风预测。为此，我利用了Kaggle上的“healthcare-dataset-stroke-data”数据集。为了确定哪种模型最适合用于中风预测，我绘制了每种模型的曲线下面积（AUC）。AUC值越高表示该模型性能越好。
     
  • 基于随机森林和支持向量机的机器学习语义分割方法
    优质
    本研究提出了一种结合随机森林与支持向量机的创新机器学习技术，有效提升图像和视频中的语义分割精度。此方法在多种数据集上表现出卓越性能，为计算机视觉领域提供了一个有力工具。 本资源中的源码已经过本地编译并可以运行。下载后按照文档配置好环境即可使用。项目源码系统完整，并经过专业老师审定，能够满足学习及参考需求，如有需要可放心下载使用。
     
  • 利用Word2Vec创建多元主题分类模型（包括贝叶斯、KNN、随机森林、决策树、支持向量机、SGD、逻辑回归及XGBoost等）
    优质
    本研究运用Word2Vec技术构建文本特征，结合多种机器学习算法（如贝叶斯、KNN、随机森林等），旨在优化多元主题分类模型的性能。 基于Word2Vec构建多种主题分类模型：包括贝叶斯、KNN、随机森林、决策树、支持向量机（SVM）、SGD、逻辑回归以及XGBoost和LightGBM等算法，通过网格搜索方法进行参数优化，最终迭代出每个模型的最佳参数与准确率，并选择最优的模型。利用测试数据评估分类效果。 1. 有监督学习：读取文本内容作为输入特征（-> X）及对应的类别标签（-> y） 2. 对于文本内容进行预处理：分词操作并使用用户字典和停用词表，将结果转换为空格连接的字符串或单词列表 3. 特征提取/向量化： - 空格连接的字符串 -> 使用CountVectorizer或TfidfVectorizer方法实现 - 单词列表 -> 利用Word2Vec或者Doc2Vec进行特征表示 4. 对分类标签执行编码操作，使用LabelEncoder转换为数值形式。 5. 将数据集划分为训练集和测试集。 6. 根据不同的算法构建相应的模型架构。 7. 使用划分好的训练集对各个模型进行参数学习与拟合过程。 8. 通过交叉验证等手段调整超参，并评估各模型的性能表现，如准确率、F1分数等评价指标 9. 应用选定的最佳分类器到新的数据样本中以实现实际任务需求。
     
  • 利用多种机器学习方法预测股市走势，如随机森林、支持向量机和线性回归模型
    优质
    本研究运用随机森林、支持向量机及线性回归等多元机器学习算法，深入分析并预测股市趋势，为投资者提供科学决策依据。 数据获取与数据集说明 使用toshare工具获取600519.sh股票在2000年至2020年期间的数据。除了随机森林模型外，其他机器学习方法均采用前19年的数据作为训练集，并用最后一年的数据进行预测。 通过多种机器学习技术对股票价格进行预测，包括随机森林（Random Forest）、支持向量机(SVM)和线性回归(Linear Regression)等。
     
  • 基于Matlab的随机森林地形分类代码-CPSC540机器学习项目
    优质
    这段简介描述了一个使用MATLAB实现的随机森林算法进行地形分类的机器学习项目。该项目是CPSC540课程的一部分，展示了如何通过编程解决复杂的数据分类问题。 随机森林图像MATLAB代码用于地形和障碍物分类的四种监督学习算法在CPSC540机器学习课程项目中的实现。这项工作已经在Matlab R2016b中进行了测试，其中包括用Python 2.6编写的标记图像的代码。要使用这些代码，请克隆存储库并在所需的分类器下查看相关文件。 具体来说，可以参考以下算法： - 决策树 - 随机森林 - 高斯混合模型 - 神经网络 项目由Ariadna Estrada完成。
     
  • 机器学习5-随机森林（Random Forest）分类算法.pdf
    优质
    本资料深入讲解随机森林(Random Forest)分类算法在机器学习中的应用，包括其原理、实现及优化方法。适合初学者和进阶者参考学习。 随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习理念的分类算法，它通过构建并结合多个决策树来进行预测。其核心在于利用多棵树的多样性来提高整体预测准确性，并减少过拟合的风险。 1. **构成** 随机森林中的“森林”指的是由许多决策树组成的集合，“随机”体现在两个方面：每棵树的训练样本是从原始训练集中通过有放回抽样（Bootstrap Sampling）得到的子集，这种方式确保了样本多样性和重复性；构建每棵树时，并非从所有特征中选择最佳分割点，而是随机选取一定数量的特征进行分割。 2. **特点** - **抗过拟合**：由于样本和特征的选择具有随机性，因此能够避免单一决策树的过拟合问题。 - **稳定性**：通过增加每棵树之间的差异性和多样性来提高模型的整体稳定性和鲁棒性。 - **无需特征选择**：可以在高维数据上直接运行，不需要进行预处理以减少特征数量。 - **并行计算能力**：由于各树可以独立训练，随机森林非常适合于并行化操作从而加速训练过程。 - **可解释性**：虽然整体模型不如单棵决策树那么直观易懂，但可以通过分析各个特征的重要性来提供一定程度上的解释。 3. **生成过程** - **样本抽取**：从原始数据集中通过有放回抽样方式随机选取与原集大小相同的子集作为每棵树的训练数据。 - **特征选择**：在构建决策树时，不是基于所有可能的选择进行最佳分割点挑选，而是从中随机选取一部分（通常为总特征数目的平方根）来进行最优划分。 - **树的构建**：根据抽样得到的数据和选定的随机特性子集来创建每棵决策树，并让其尽可能生长以保证多样性。 - **集成预测**：对于新的输入样本，通过所有已经训练好的树木进行分类投票决定最终类别。 4. **优缺点** - **优点**：抗噪能力强、无需特征选择预处理步骤、能有效处理高维数据集、并行化效率高以及实现较为简单。 - **缺点**：参数调整相对复杂，计算速度较慢且模型解释性不如单一决策树。 随机森林因其通过集成学习减少了过拟合风险，并增强了分类器的泛化能力而优于单个决策树。此外，它还能利用特征重要性的评估来辅助进行有效的特征选择，在机器学习领域被广泛应用。
     
  • matlab.zip_AUC_huntxju_随机森林分类AUC_随机森林
    优质
    本资源为MATLAB代码包，由huntxju分享，专注于使用随机森林算法进行分类，并评估其性能指标AUC值。适合机器学习研究与应用。 对于特定数据集的分类任务，采用交叉验证方法，并使用随机森林进行模型训练。评估分类器性能的标准包括AUC、AUPR和Precision指标。
     
  • R语言中的随机森林机器学习包
    优质
    简介：本文章介绍R语言中用于实现随机森林算法的机器学习包。通过该包的应用，读者可以掌握如何利用随机森林进行数据分类和回归分析。 随机森林是基于决策树的一种机器学习方法，在R语言中有相应的包可以使用。它适用于医学预测、生态发展预测等领域，并且具有较高的预测精度。
     
  • 心脏病分类实战项目：运用随机森林的机器学习方法（数据集）
    优质
    本项目通过应用随机森林算法进行心脏病分类，旨在利用机器学习技术提高疾病诊断准确率。参与者将实践数据分析和模型构建过程。 机器学习项目实战：基于随机森林进行心脏病分类的数据集。
     
  • 机器学习-06. 多分类与决策树及随机森林分类（下）
    优质
    本节课程深入讲解了多分类问题和决策树算法，并介绍了随机森林在解决复杂分类任务中的应用及其优势。 人工智能基础视频教程零基础入门课程无需编程背景即可学习，共分为15章，因内容较多而分章节上传。 第一章：介绍人工智能开发及未来展望。 第二章：深入讲解线性回归及其代码实现。 第三章：探讨梯度下降、过拟合和归一化。 第四章：详细说明逻辑回归的应用与原理。 第五章：涵盖分类器项目案例分析以及神经网络算法的简介。 第六章（下）：多分类方法、决策树分类及随机森林分类介绍。 第七章：讨论分类评估标准和聚类技术。 第八章：密度聚类和谱聚类详解。 第九章至第十五章涉及深度学习基础，包括TensorFlow安装与使用，DNN深度神经网络手写图片识别，卷积神经网络（CNN）及其在图像识别中的应用等。