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随机森林、GBDT、XGBoost集成学习实战代码合集.zip

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简介：
本资源包含多种主流集成学习算法（如随机森林、GBDT及XGBoost）的实际应用案例和完整代码实现，适合机器学习爱好者与从业者深入研究。 00_随机森林案例一：宫颈癌预测 01. Bagging&Boosting算法在回归模型中的应用 02_Adaboost案例一：Adaboost分类算法 03_Adaboost案例二：比较不同参数值下的Adaboost API性能

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  • 随机森林、GBDT、XGBoost集成学习实战代码合集.zip
    优质
    本资源包含多种主流集成学习算法（如随机森林、GBDT及XGBoost）的实际应用案例和完整代码实现，适合机器学习爱好者与从业者深入研究。 00_随机森林案例一：宫颈癌预测 01. Bagging&Boosting算法在回归模型中的应用 02_Adaboost案例一：Adaboost分类算法 03_Adaboost案例二：比较不同参数值下的Adaboost API性能
     
  • 集成学习方法：随机森林、GBDT与XGBoost.rar
    优质
    本资源深入探讨了三种流行的集成学习算法——随机森林、GBDT及XGBoost。通过理论讲解和实例分析相结合的方式，帮助读者理解这些模型的工作原理及其在实际问题中的应用。适合数据科学爱好者和技术从业者学习参考。 在机器学习的集成学习领域，有许多相关的案例代码可供参考。这些案例涵盖了随机森林、GBDT（梯度提升决策树）以及XGBoost等多种算法的应用实践。具体应用包括房价预测模型与宫颈癌预测系统等实际问题解决方案，并且还涉及分类和回归算法的实际操作演示。 通过多加练习并记录学习过程，可以更深入地理解这些理论和技术在现实世界中的应用场景。
     
  • 基于Bagging的随机森林（Random Forest）集成学习及其Python实现
    优质
    本研究探讨了基于Bagging算法的随机森林模型在机器学习中的应用，并提供了该模型的具体Python编程实现方法。 基于Bagging的集成学习：随机森林的原理及其实现 引入 Bagging（装袋）与随机森林的概念。 Q1. 什么是随机森林？ 随机森林顾名思义就是一片由多种不同类型的树组成的“森林”。实际上，这些树是决策树。每棵树都是一个独立的决策树模型。如果想深入了解决策树算法，请查阅相关资料或文章。 Q2. 为什么叫随机森林？ 随机一词在随机森林中的含义主要体现在两个方面：一是数据采样的随机性；二是特征选择过程中的随机性。了解这两个概念后，我们再从集成学习的角度来探讨这一主题。
     
  • MATLAB实现的随机森林.zip_随机森林算法_MATLAB随机森林_神经网络分类与回归_随机集
    优质
    本资源提供了使用MATLAB语言编写的随机森林算法代码，适用于数据挖掘、模式识别等领域中的分类和回归任务。包含详细的注释与示例，帮助用户快速理解和应用随机森林模型。 随机森林的一个入门级教程可以帮助你了解如何在稀缺数据集上使用训练集和测试集来感受其强大之处。无论是分类还是回归问题，随机森林都表现出色，并且常常优于神经网络，因此广受好评。
     
  • code.rar_随机森林_C++随机森林_随机森林算法_c随机森林
    优质
    本资源包提供了一个用C++编写的随机森林实现代码。旨在帮助开发者和研究者理解和应用这一强大的机器学习分类与回归方法，适用于多种数据集处理场景。 用C++实现的两类问题随机森林生成算法对学习随机森林很有帮助。
     
  • 基于XGBoost和随机森林的数据分析实战小项目
    优质
    本项目通过运用XGBoost与随机森林算法进行数据分析实战，旨在提升模型预测准确性，并对比两种方法在具体场景下的表现差异。适合初学者实践与学习。 泰坦尼克号生还者预测 ```python data_train = pd.read_csv(train.csv) target = data.loc[:, Survived] data = data.iloc[:, 2:] data_test = pd.read_csv(test.csv) data_test_ = data_test.copy() data1 = pd.get_dummies(data_test_.loc[:, Sex]) data2 = pd.get_dummies(data_test_.loc[:, Pclass]) # 哑变量处理 data2.columns=[Pclass_1, Pclass_2, Pclass_3] data_2 = pd.concat([data1, data2], axis=1) data_2[age] = data_test_.loc[:, Age] data_2[SibSp], data_2[Parch] = data_test_.loc[:, SibSp], data_test_.loc[:, Parch] # 将缺失的年龄数据用d填充 ```
     
  • 基于Python3的随机森林实现代码及数据集
    优质
    本项目提供了一个使用Python 3语言编写的随机森林算法实现，并附带相关数据集，适用于机器学习任务中的分类和回归分析。 这段文字描述了一个完全可编译通过的Python3代码实现项目，该项目不调用外部库，而是纯手工编写，并且包含数据集。
     
  • 随机森林_随机森林Matlab_随机森林工具箱_随机森林回归
    优质
    本资源提供随机森林算法在MATLAB中的实现，涵盖分类与回归应用。包含详细的随机森林工具箱及教程文档，助力用户深入理解与使用随机森林模型。 随机森林MATLAB工具箱可以用于分类和回归任务。
     
  • 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。
     
  • 随机森林的代码
    优质
    本段代码实现了一个随机森林分类器，利用Python语言及Scikit-learn库，能够有效处理数据集进行机器学习建模，适用于各类大规模数据分类问题。 随机森林的代码供参考学习，步骤详细，包括调参过程。