Shark 소스 코드 분석 (11): 랜 덤 숲 알고리즘

이 알고리즘 에 대한 소 개 는 이전에 통합 알고리즘 에 관 한 블 로 그 를 참조 할 수 있 습 니 다.Shark 에 서 는 의사 결정 트 리 알고리즘 에 대해 CART 알고리즘 만 실 현 했 기 때문에 랜 덤 숲 알고리즘 에 도 CART 알고리즘 만 포함 되 어 있 습 니 다.만약 당신 이 내 가 이전에 쓴 CART 알고리즘 소스 코드 분석 에 관 한 블 로 그 를 보 았 다 면, 뒤에 ...

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numpy. random. choice () 함수 용법 및 응용 장면

함수 용법 Generates a random sample from a given 1-D array import numpy numpy.random.choice(100, 3) 출력: array ([83, 80, 65]) numpy.random.choice([1,0.2,7,'c'],2) 출력: array (['c', '0.2'],      dtype='|S32') 장면 응용 ix = np.rand...

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Python 기계 학습 의 결정 트 리 와 랜 덤 숲

4.567917.정보 이득 에 있어 우리 가 분류 하 는 과정 에서 모든 분류 조건 의 결과 에 대해 정보 이득 량 의 계산 을 할 것 이다.그리고 정보 이득 의 비 교 를 통 해 가장 큰 정보 이득 에 대응 하 는 분류 조건 을 추출 합 니 다.즉,정보 이득 치 에 대한 가장 큰 양은 우리 가 찾 는 가장 좋 은 분류 조건 이다.정보 이득 치 를 어떻게 계산 하 는 지 에 대해 서 는 많은...

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스파크 랜 덤 숲 흥 행 예측

처음에는 이 문 제 를 회귀 문제 로 보고 GBDT 회귀 트 리 로 만 들 었 다.서로 다른 잔 차 의 회귀 트 리 를 훈련 시 킨 다음 에 통합 학습 을 했다.고려 한 영향 요인 은 영화 의 유형,콩잎 평 점,감독의 영향력,배우 의 영향력,영화 의 제작 사가 있 었 다.그러나 예측 한 결 과 는 그리 이상 적 이지 않 았 다.정확 도 는 실제 값 의 0.3+/-구간 상황 의 80%이 며 파...

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