随机森林 | 拓端数据科技 / Welcome to tecdat

基于机器学习的印度肝脏病诊断分析

By tecdat8月 23, 2021医药, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术决策树, 印度, 支持向量回归, 机器学习, 肝脏病, 诊断, 逻辑回归, 随机森林

肝脏病在早期可能没有任何症状，不容易被察觉，或者症状是模糊的。肝脏病的症状和肝脏病的类型和程度高度相关，肝脏病的一般是通过肝功能测试诊断。

Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN（K-最近邻）分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户

By tecdat8月 23, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术K-最近邻居, knn, 决策树, 分类, 拉新, 挖掘, 朴素贝叶斯, 贝叶斯, 贷款, 银行, 随机森林

项目背景：银行的主要盈利业务靠的是贷款，这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户（存款人）。

R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集

By tecdat8月 11, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术R语言, 信用卡, 信贷, 信贷数据, 决策树, 回归, 违约, 逻辑回归, 随机森林

在许多网站上都可以找到一个流行的德国信贷数据集_german_credit_，其中包含了银行贷款申请人的信息。

基于贝叶斯模型的随机森林预测方法分析汽车燃油经济性

By tecdat7月 16, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术matlab, 优化, 分析, 汽车, 贝叶斯, 随机森林, 预测

这个例子展示了如何用Matlab实现贝叶斯优化，使用分位数误差调整回归树随机森林的超参数。

R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病

By tecdat7月 14, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Bayes, Naive Bayes, 决策树, 心脏病, 贝叶斯, 逻辑回归, 随机森林, 预测

这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。

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

By tecdat5月 26, 2021医药, 可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Logisitc, RandomForest, 可视化, 回归, 心脏病, 逻辑回归, 随机森林, 预测

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

By tecdat4月 20, 2021可视化和设计, 大数据部落, 机器学习, 计算机科学与技术PCA, 主成分, 决策树, 可视化, 心脏病, 逻辑回归, 随机森林

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。

matlab使用分位数随机森林（QRF）回归树检测异常值

By tecdat4月 12, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术matlab, QRF, 分位数, 去除异常值, 回归, 回归树, 异常, 异常值, 异常值处理, 异常值检测, 随机森林

这个例子展示了如何使用分位数随机林来检测异常值。

R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测

By tecdat11月 24, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术R语言, 信贷数据, 决策树, 分类, 逻辑回归, 随机森林, 预测

在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能。

R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

By tecdat5月 20, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术, 软件工程R语言, 变量重要性, 模型, 特征, 随机森林

变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。

R语言基于树的方法：决策树，随机森林，Bagging，增强树

By tecdat12月 26, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Bagging, R语言, 决策树, 增强树, 套袋, 随机森林

本文是有关基于树的回归和分类方法的。

在R语言中进行缺失值填充：估算缺失值

By tecdat11月 1, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术R语言, 估算缺失值, 回归, 填充, 多元插补, 多重插补, 插补, 缺失值, 随机森林, 非参数回归

缺失值被认为是预测建模的首要障碍。因此，掌握克服这些问题的方法很重要。

R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析

By tecdat10月 18, 2019大数据部落ARCH模型, glm, python, R, 广义线性回归, 梯度增强, 深度学习, 随机森林

R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析

机器学习：在SAS中运行随机森林

By tecdat10月 16, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术SAS, 机器学习, 随机森林

为了在SAS中运行随机森林，我们必须使用PROC HPFOREST指定目标变量，并概述天气变量是“类别”还是“定量”。

python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术, 软件工程nba, python, Scikit-learn, 决策树, 随机森林

在本文中，我们将以Scikit-learn的决策树和随机森林预测NBA获胜者。

R语言泰坦尼克号随机森林模型案例数据分析

By tecdat8月 2, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术R语言, 决策树, 分类, 泰坦尼克号, 随机森林

如果我们对所有这些模型的结果进行平均，我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。这就是集成模型的工作方式。

R语言用随机森林和文本挖掘提高航空公司客户满意度

By tecdat8月 1, 2019地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术R语言, 客户满意度, 文本挖掘, 满意度, 航空公司, 随机森林

尽管航空业强劲，但为了保持持续增长以及作为跨地区行业领导者的持续地位，必须时刻保持警惕，以跟上客户需求。

机器学习助推快时尚精准销售时间序列预测

By tecdat7月 4, 2017可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, 快时尚, 时间序列, 机器学习, 精准预测, 销量预测, 随机森林, 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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