Tag Archives: Adaboost

SPSS、Python员工满意度问卷调查激励保健理论研究：决策树、随机森林和AdaBoost|附代码数据

By tecdat8月 8, 2024Python辅导, SPSS辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术Adaboost, 决策树, 员工满意度, 满意度, 激励保健理论, 调查, 问卷调查, 随机森林

在深入了解公司当前的实际情况和员工内心真实想法的基础上，我们旨在从专业视角出发，为企业在组织管理方面的不足进行诊断，并进行全面审视。

过采样SMOTE逻辑回归、SVM、随机森林、AdaBoost和XGBoost对不平衡数据分析预测

By tecdat7月 25, 2024Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术Adaboost, Smote, svm, xgboost, 不平衡, 回归, 过采样, 逻辑回归, 随机森林

在此背景下，我们帮助客户对“在线食品交付偏好-班加罗尔地区”数据开展研究，建立印度在线食品配送平台消费者的用户画像，研究影响顾客购买意愿的因素，并给出相应的预测。

Python信贷风控模型：梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化

By tecdat4月 12, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术Adaboost, boost, GBOOST, knn, SGD, SVC, xgboost, 优化, 信贷, 信贷违约, 信贷违约支付, 梯度提升, 违约, 随机森林, 风控

在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？

Python集成学习：自己编写构建AdaBoost分类模型可视化决策边界及sklearn包调用比较

By tecdat11月 23, 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Adaboost, sklearn, 决策边界, 分类, 可视化, 自己编写, 集成学习

Boosting指的是机器学习元算法系列，它将许多 “弱 “分类器的输出合并成一个强大的 “集合”，其中每个弱分类器单独的错误率可能只比随机猜测好一点。

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语言用样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化

By tecdat4月 27, 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Adaboost, boosting, GBM, 决策树, 分类, 动态可视化, 可视化, 回归, 样条曲线, 梯度提升

Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，也就是一种集成分类方法（Ensemble Method）。

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