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基于XGBoost和随机森林的数据分析实战小项目

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简介：
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 ```

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  • 基于XGBoost和随机森林的数据分析实战小项目
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    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 ```
     
  • 随机森林回归模型实战项目资料.zip
    优质
    本资料为随机森林回归模型的实际操作教程，包含数据预处理、模型训练与评估等内容，适合机器学习初学者和进阶者实践应用。 资料包括数据集、源代码以及Word文档说明。具体内容涵盖：1)问题定义；2)获取数据；3)数据预处理；4)探索性数据分析；5)特征工程；6)机器建模；7)模型评估；8)实际应用。
     
  • 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）
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    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、GBDT、XGBoost集成学习实战代码合集.zip
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    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
     
  • matlab.zip_AUC_huntxju_随机森林分类AUC_随机森林
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    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。
     
  • 大数据实战小项目——基于YouTube的数据分析
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    本书通过一系列基于YouTube的真实数据的小项目，帮助读者掌握大数据分析的基本技能与实践方法。 大数据练手项目——使用YouTube数据源进行实践操作。
     
  • code.rar_随机森林_C++随机森林_随机森林算法_c随机森林
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    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。
     
  • 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。
     
  • Python中随机森林的数据分类实现
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    本篇文章主要介绍如何使用Python编程语言中的随机森林算法进行数据分类。通过具体实例演示了随机森林模型在数据分析和机器学习中的应用，并提供了详细的代码示例帮助读者理解和实践。适合对机器学习感兴趣的初学者阅读参考。 对于已经处理好的数据，可以使用Python实现决策树进行数据分类。此时需要分别提供训练集和测试集。
     
  • 随机森林算法分析
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    随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并对它们的结果进行汇总来提高分类和回归任务的准确性和稳定性。 随机森林回归预测的精度优于支持向量机。随机森林算法（版本3.3）由Leo Breiman和Adele Cutler编写，并采用MATLAB与Fortran混合编程，需要安装Fortran编译器。此工具仅适用于Windows平台上的MATLAB R13。