Tag Archives: 随机森林

R语言惩罚逻辑回归、线性判别分析LDA、广义加性模型GAM、多元自适应回归样条MARS、KNN、二次判别分析QDA、决策树、随机森林、支持向量机SVM分类优质劣质葡萄酒十折交叉验证和ROC可视化

数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量,分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。

Python用户流失数据挖掘:建立逻辑回归、XGboost、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯模型和Kmeans聚类用户画像

在今天产品高度同质化的品牌营销阶段,企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上。

R语言用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化

铁和泛酸的极好来源,是澳大利亚、美国和东亚的营养食品资源和农业。100 克鲍鱼可提供超过 20% 的每日推荐摄入量。鲍鱼的经济价值与其年龄呈正相关。因此,准确检测鲍鱼的年龄对于养殖者和消费者确定其价格非常重要。

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析

本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说,我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型,并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究?

R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化

在讨论分类时,我们经常分析二维数据(一个自变量,一个因变量)。但在实际生活中,有更多的观察值,更多的解释变量。随着两个以上的解释变量,它开始变得更加复杂的可视化。

机器学习助推快时尚精准销售时间序列预测

对于零售行业来说,预测几乎是商业智能(BI)研究的终极问题,单纯从机器学习的角度来说,做到精准预测很容易,但是结合业务提高企业利润却很难。预测精确性是核心痛点。

 
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