Python集成机器学习:用AdaBoost、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化 By tecdat11月 16, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Adaboost, 优化, 决策树, 分类, 回归, 机器学习, 网格搜索, 超参数, 超参数优化, 逻辑回归, 集成学习, 集成机器, 集成模型 Boosting 是一类集成机器学习算法,涉及结合许多弱学习器的预测。
R语言集成模型:提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据 By tecdat11月 3, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术boosting, 加权平均模型, 平均模型, 提升树, 时间序列, 最小二乘法, 模型融合, 约束最小二乘法, 随机森林, 集成模型 特别是在经济学/计量经济学中,建模者不相信他们的模型能反映现实。
R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析 By tecdat12月 17, 2020大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, R语言, 时间序列, 集成模型, 预测 本文我们使用4个时间序列模型对每周的温度序列建模。
如何用R语言在机器学习中建立集成模型? By tecdat9月 15, 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, 机器学习, 集成模型 在本文中,我将向您介绍集成建模的基础知识。 另外,为了向您提供有关集合建模的实践经验。