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用Python实现随机森林算法的示例_python_脚本之家
bagging(bootstrap aggregating 的缩写)算法从训练数据的样本中建立复合模型,可以有效降低决策树的方差,但树与树之间有高度关联(并不是理想的树的状态)。 随机森林算法(Random forest algorithm)是对 bagging 算法的扩展。除了仍然根据从训练数据样本建立复合模型之外,随机森林对用做构建树(tree)的数据特征做了一定限制,...
www.jb51.net/article/1219...htm 2024-6-1
Java随机数算法原理与实现方法实例详解_java_脚本之家
* 在方程4x ≡ 2 (mod 6)中,d = gcd(4,6) = 2,2 整除 2,因此方程在{0,1,2,3,4,5} 中恰有两个解: x=2 and x=5。 纯线性同余随机数生成器 线性同余随机数生成器介绍: 古老的LCG(linear congruential generator)代表了最好最朴素的伪随机数产生器算法。主要原因是容易理解,容易实现,而且速度快...
www.jb51.net/article/1240...htm 2024-6-1
JAVA的Random类的用法详解_java_脚本之家
在进行随机时,随机算法的起源数字称为种子数(seed),在种子数的基础上进行一定的变换,从而产生需要的随机数字。 相同种子数的Random对象,相同次数生成的随机数字是完全相同的。也就是说,两个种子数相同的Random对象,第一次生成的随机数字完全相同,第二次生成的随机数字也完全相同。这点在生成多个随机数字时需要特别注...
www.jb51.net/article/830...htm 2024-6-1
Python实现的随机森林算法与简单总结_python_脚本之家
本文实例讲述了Python实现的随机森林算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 随机森林是数据挖掘中非常常用的分类预测算法,以分类或回归的决策树为基分类器。算法的一些基本要点: *对大小为m的数据集进行样本量同样为m的有放回抽样; *对K个特征进行随机抽样,形成特征的子集,样本量的确定方法可以有平方根、自然对数等...
www.jb51.net/article/1339...htm 2024-6-1
Python实现随机森林算法的示例代码_python_脚本之家
n_estimators: 随机森林里决策树的个数,默认是10 criterion:决策树分裂的标准,默认是基尼指数(CART算法),也可以选择entropy(ID3算法) max_depth: 决策树的最大深度,默认是None, 不限制 n_jobs:拟合和预测的时候CPU的核数,默认是1 GridSearchCV 对模型参数进行调优 ...
www.jb51.net/python/2873901...htm 2024-6-1