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基于Python的随机森林(RF)回归与模型超参数搜索优化

点击下方公众号,回复资料,收获惊喜   本文详细介绍基于Python的随机森林(Random Forest)回归算法代码与模型超参数(包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等等...本文是在上一篇推文基于Python的随机森林(RF)回归与变量重要性影响程度分析的基础上完成的,因此本次仅对随机森林模型超参数自动择优部分的代码加以详细解释;而数据准备、模型建立、精度评定等其他部分的代码详细解释...其中,关于基于MATLAB实现同样过程的代码与实战,大家可以点击查看基于MATLAB的随机森林(RF)回归与变量重要性影响程度排序。   ...1 代码分段讲解 1.1 数据与模型准备   本部分是对随机森林算法的数据与模型准备,由于在之前的推文中已经详细介绍过了,本文就不再赘述~大家直接查看基于Python的随机森林(RF)回归与变量重要性影响程度分析即可...因为我将bootstrap注释掉了,因此这个字典里就没有bootstrap这一项了~ 1.3 超参数随机匹配择优   上面我们确定了每一种超参数各自的范围,那么接下来我们就将他们分别组合,对比每一个超参数取值组合所得到的模型结果

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    总结Web应用中常用的各种Cache

    1.客户端缓存 一个客户端经常会访问同一个资源,比如用浏览器访问网站首页或查看同一篇文章,或用app访问同一个api,如果该资源和他之前访问过的没有任何改变,就可以利用http规范中的304 Not...:etag => [@article.cache_key, current_user_favorited] 另外提一个坑,如果nginx开启了gzip,对rails执行的结果进行压缩,会将rails输出的...delete_static_file方法: redis_cache.set('categories', response.body) redis_cache.del('categories') 这样除了集中管理以外..., "xxx", :expires_in => 1.day do 小技巧2:关联对象的自动更新 常使用对象update_at时间戳来作为cache key,可以在关联对象上加上touch选项,自动更新关联对象时间戳.../abstract/query_cache.rb ),在同一个请求周期内,如果没有update/delete/insert的操作,会对相同的sql查询进行缓存,如果文章类别都是相同的话,真正去查询数据库只会有

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    Rails路由

    把控制器放入同一命名空间是非常常见的,如将管理员有关的控制器置于 Admin:: 命名空间中,这样可以把控制器文件放在 app/controllers/admin 文件夹中,在路由中这样声明: namespace...方法时传入一组对象,Rails会自动确定对应的路由: Rails能够识别各个实例,自动使用...可以一次匹配多个HTTP方法: match 'photos', to: 'photos#show', via: [:get, :post] 通过 via: :all 选项,路由可以匹配所有的HTTP方法...选项用于指定隐式 ID 必须满足格式要求 resources :photos, constraints: {id: /[A-Z][A-Z][0-9]+/ } 这时会约束 :id 参数,路由不会匹配 /...和 edit 动作上 限制创建的路由 Rails 默认会为每个 REST 式路由创建7个默认动作,可以使用 :only 和 :except 选项来微调此行为。

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    基于Google Earth Engine云平台构建的多源遥感数据森林地上生物量AGB估算模型含生物量模型应用APP

    AGB 的方法(Sinha 等引文 2016;Su 等引文 2016;Sun 等引文 2011;Zhang 等引文 2020),但目前还没有具体的构建过程来选择 ML 方法和不同的遥感变量组合(Lu...在此,我们采用最优 ML 方法,使用单一输入数据类型构建不同的森林 AGB 模型,并构建多源遥感变量与最优单一变量进行比较。...摘要 快速和准确地评估森林生物量对于推动森林的可持续管理至关重要。.../view/forest-agb-variables-correlation-analysis) 森林生物量与变量重要性分析应用程序 (https://bqt2000204051.users.earthengine.app.../view/forest-aboveground-biomass-prediction) 将选定的多源遥感变量与采集的森林生物量相关联,并根据相关系数筛选出相关性高的遥感变量,用于生物量建模。

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    使用 Mastodon 搭建个人信息平台:调优篇

    为了照顾新人,解决问题的顺序按照从简到难,先从基础的服务配置开始吧。 如何启用 ES 全文搜索 在登录账号之后,在侧边栏选择“首选项”,打开应用后台页面。...在后台页面的侧边栏中选择“管理”,就可以看到展示应用当前运行状况的信息面板啦。 Mastodon 默认运行状况 在图片中我们可以看到“服务器配置”中的“全文搜索”目前是关闭着的。...坦白说 Mastodon 前端实现比较乱(主线版本和稳定版本目录结构差异也比较大),管理方式也比较奇怪(类似 Flarum,用主要技术栈来管理前端资源和构建),我就不做深入的动态调试了。...不过 Mastodon 官方也好,社区也罢,并没有针对 Mastodon 做服务运行状况检查,所以这里我们针对 Sidekiq 做一个简单的健康检查,保障服务能够在极端情况下自动恢复即可。...后续也将陆续整理和分享一些在知识管理、知识库建设过程中的小经验,希望能帮助到同样对这个领域感兴趣、充满好奇心的你。 --EOF

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    数据结构中的层次化组织 -- 树总览

    森林(Forest): 森林是由多棵树组成的集合。如果一个集合包含多棵树而没有根节点,则它被称为森林。...树堆(Heap): 一种特殊的树型数据结构,用于高效查找和操作最值元素。最小堆和最大堆是两种常见的堆。Trie树(字典树): 用于高效存储和检索字符串数据的树结构,经常用于实现字典、前缀匹配等功能。...树的应用树的应用广泛,它们在计算机科学中扮演了重要角色,包括:文件系统: 文件和目录的组织通常以树的形式表示,允许高效的文件检索和管理。...数据库索引: 数据库管理系统使用树结构(如B树或红黑树)来加速数据的检索和排序。编译器: 语法分析器通常使用语法树来表示程序的结构,以便进行编译和优化。...网络路由: 网络路由算法使用树结构来确定最佳路径。图形学: 场景图和层次结构通常以树形式表示,用于图形渲染和动画。人工智能: 决策树和行为树等树结构用于模拟决策和行为。

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    DevOps工具介绍连载(48)——静态扫描工具Brakeman

    检查已通过的块(Hugo Corbucci) 文字栏位选项 现在,可以使用该--text-fields选项指定报告哪些文本字段以及它们对于默认“文本”报告格式的顺序。...它仅包括对少量与Rails相关的CVE的检查。使用bundler-audit或相关工具进行依赖性检查。...变化 报告比较修复 由于存在一个非常老的错误,当将带有某些警告的旧报告与带有零警告的新报告进行比较时,旧警告未报告为已修复。现在他们会的。 可能没有人注意到,因为我们通常只关心新的警告。...将识别出更多的情况,特别是当它是方法调用的目标时。 更多范围 无论检测到Rails的版本如何,都将处理named_scope和scope。...反向Tab Jacob Evelyn还更新了反向Tabnabbing检查,以匹配使用创建的链接target: :_blank。

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    web框架在什么程度上受限 ?

    使用模块化组件而不是集成框架的优点是,可以随意更改其中每一个选项(并根据确切需求、偏好和品味进行混合匹配)。 答案3:即使也使用框架,仍可以使用所讨论语言的全部潜力。...答案5:Rails 与需要的一样有用或无用。如果需要使用纯 SQL 加载集合,这很简单。如果想在同一行中使用所有内置的 ActiveRecord Fu,也可以。...RESTful 路由非常简单,但如果 REST 的特定 Rails 风格不满足需求,则路由是完全可配置的。在 Rails 应用程序中,可以使用默认设置的任意多或任意少,并且可以在所有级别进行重新配置。...将对象转储到 json/xml 所需的功能非常小,因此从中获得的唯一真正剩余的优势可能是 ActiveRecord 和路由,并且如果无法想象数据干净地拟合模型,那么就没有留下太多。...答案7:多年来一直使用 Ruby/Rails,并且与使用过的几乎所有其他语言/框架(跨越近 15 年的 Java、PHP、ColdFusion、ASP 等)不同,当需要时,它不会碍事。

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    Google Earth Engine——GEE中无法实现的三个数据集此数据集提供了对热带地区高分辨率卫星监测的访问,主要目的是减少和扭转热带森林的损失,促进应对气候变化,保护生物多样性,促进森林再生

    以下三个数据集目前无法找到,可能是因为GEE已经将其删除,或者更新之后没有改集合名称: projects_planet-nicfi_assets_basemaps_africa projects_planet-nicfi_assets_basemaps_americas...该图像集提供了对热带地区高分辨率卫星监测的访问,主要目的是减少和扭转热带森林的损失,促进应对气候变化,保护生物多样性,促进森林再生、恢复和提高,以及促进可持续发展,所有这些都必须是非商业用途。...更多关于NICFI(挪威国际气候与森林倡议)和NICFI基础地图的信息,请参见FAQ。 为了支持NICFI的使命,你可以将这些数据用于一些项目,包括但不限于。...推动有关世界热带森林及其提供的关键服务的科学研究。 在发展中的热带森林国家和管辖区实施和改进可持续森林管理和土地利用的政策。 增加热带地区的透明度和问责制。...保护和改善热带森林国家的原住民和当地社区的权利。 创新解决方案,减少全球商品和金融市场对森林的压力。

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    ☞大数据分析到底需要多少种工具?

    摘要 JMLR杂志上最近有一篇论文,作者比较了179种不同的分类学习方法(分类学习算法)在121个数据集上的性能,发现Random Forest(随机森林)和SVM(支持向量机)分类准确率最高,在大多数情况下超过其他方法...机器学习包括监督学习、非监督学习、强化学习等,而监督学习又包括分类学习、回归学习、排序学习、匹配学习等(见图1)。...结果发现Random Forest(随机森林)和SVM(支持向量机)名列第一、第二名,但两者差异不大。在84.3%的数据上、Random Forest压倒了其它90%的方法。...围绕着这个问题,我们看一下机器学习领域多年得出的一些经验规律。 l大数据分析性能的好坏,也就是说机器学习预测的准确率,与使用的学习算法、问题的性质、数据集的特性包括数据规模、数据特征等都有关系。...l一般地,Ensemble方法包括Random Forest和AdaBoost、SVM、Logistic Regression 分类准确率最高。 l没有一种方法可以“包打天下”。

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    随机森林算法

    目录: 这个怎么运作 真实生活类比 特征重要性 决策树与随机森林的区别 重要的超参数(预测能力,速度) 优点和缺点 用例 摘要 这个怎么运作: 随机森林是一种监督学习算法。...我将在分类中讨论随机森林,因为分类有时被认为是机器学习的基石。您可以在下面看到随机森林如何使用两棵树: ? 随机森林具有与决策树或装袋分类器几乎相同的超参数。...幸运的是,您不必将决策树与装袋分类器组合在一起,只需轻松使用随机森林的分类器类即可。就像我已经说过的,使用Random Forest,你也可以使用Random Forest回归量来处理回归任务。...没有子节点的节点是叶子。 通过查看特征重要性,您可以决定要删除哪些特征,因为它们对预测过程没有足够的贡献或没有贡献。...决策树与随机森林之间的差异: 就像我已经提到的,随机森林是决策树的集合,但是存在一些差异。 如果您将具有要素和标签的训练数据集输入到决策树中,它将制定一组规则,用于进行预测。

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    南大周志华团队开源深度森林软件包DF21:训练效率高、超参数少,普通设备就能跑

    经过 LAMDA 徐轶轩等人的不懈努力,2021 年 2 月 1 日,新的深度森林软件包 DF21 在 GitHub 与开源中国同时开源了。...使用说明 深度森林采用了与 Scikit-Learn (https://scikit-learn.org/stable/) 类似的 API 设计。...其次,如果是这样,如何在没有反向传播的帮助下,联合地训练这种模型?本文的目的就在于提供这种尝试。 2017 年,周志华和冯霁等人提出了深度森林框架,这是首次尝试使用树集成来构建多层模型的工作。...相关资源 在相关资源推荐中,作者推荐了深度森林的相关论文与报告: 论文:Deep Forest 链接:https://arxiv.org/pdf/1702.08835.pdf 报告:周志华:An exploration...30+岁、没转管理、加不动班,我的竞争力从哪里来? ▼点击阅读原文,获取本书详情~

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    AI绘画提示词创作指南:DALL·E 2、Midjourney和 Stable Diffusion最全大比拼 ⛵

    图片随着Diffusion Model的普及,AI绘画只需要你输入文本描述,模型就能在几分钟内生成精准匹配的精美图像。...图片上图 DALL·E 作画提示词:A stop-motion animation still of a cute robot standing in the forest (一个可爱的机器人站在森林里的定格动画...(一个可爱的机器人站在森林里的定格动画) 的运行结果。...图片① 文本提示做图Dream Studio 提供 『文本到图像』,它具有各种选项,例如设置生成图像的步骤数或设置随机种子,可以设置单次生成的图像数量(1 到 9 之间)。...图片上图为 Dream Studio 提示词 A stop-motion animation still of a cute robot standing in the forest (一个可爱的机器人站在森林里的定格动画

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    实践|随机森林中缺失值的处理方法

    我选择 DRF 是因为它是随机森林的一个非常通用的版本(特别是,它也可以用来预测随机向量 Y),而且因为我在这里有些偏见。MIA实际上是针对广义随机森林(GRF)实现的,它涵盖了广泛的森林实现。...对于缺失值,每个候选分割值 S 有 3 个选项需要考虑: 对所有观测值 i 使用通常的规则,使得 X_ij 被观测到,如果 X_ij 丢失,则将 i 发送到节点 1。...我们现在修复 x 并估计给定 X=x 的条件期望和方差,与上一篇文章中完全相同。...,使用 NA 获得的值与上一篇文章中未使用 NA 的第一次分析得到的值非常接近!...这确实令我震惊,因为这个缺失的机制并不容易处理。有趣的是,估计器的估计方差也翻倍,从没有缺失值的大约 0.025 到有缺失值的大约 0.06。

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    关于koa2,你不知道的事

    路由(URL 处理) 原生路由实现 koa 是个极简的 web 框架,简单到连路由模块都没有配备,我们先来可以根据ctx.request.url或者ctx.request.path获取用户请求的路径,...来实现简单的路由。...页面会输出 /hello/forest,也就是说上下文的请求request对象中url就是当前访问的路径名称,可以根据ctx.request.url 通过一定的判断或者正则匹配就可以定制出所需要的路由...koa-router 中间件 如果依靠ctx.request.url去手动处理路由,将会写很多处理代码,这时候就需要对应的路由的中间件对路由进行控制,这里介绍一个比较好用的路由中间件koa-router...koa2 中操作的 cookies 是使用了 npm 的cookies模块,源码在这里,所以在读写 cookie 时的使用参数与该模块的使用一致。

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    优思学院|管理体系你就只知道ISO?太落伍了!

    ISO 管理体系是一组国际标准,为企业和组织提供了一种统一的方法来评估、证明和改进企业的管理过程。...目前,最常用的 ISO 管理体系标准是ISO 9001:2015质量管理体系,这些标准通过提供一种统一的框架,帮助企业评估和改进他们的管理体系,以实现更高的效率、提高客户满意度和提高员工的健康和安全水平...今天,优思学院特别挑选了全世界最为普及和最为实用,以及认受性最高的六个标准,它们多少可以与ISO标准互相参考,看看大家怎么看?如果你觉得还有其他选项,不防留言告诉我啊! 1....CoC - 产销监管链认证 全球森林管理委员会(the Forest Stewardship Council,FSC)的产销监管链认证(Chain of Custody Certification,CoC...),适用于FSC认证的森林产品(纸制品和木制品)的制造商、加工商和贸易商。

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    机器学习基础之集成学习

    如果问题依旧,深入检查路由器、交换机、网络流量和防火墙配置。文章还讨论了常见网络故障及其解决方法,如IP地址冲突、DNS解析失败、网络拥堵和设备故障,旨在帮助网络管理员快速定位并解决网络问题。...常见的Bagging算法有:随机森林(Random Forest):基于决策树的集成方法,通过多棵决策树的组合来提升性能。...5.2.1 随机森林(Random Forest)随机森林(Random Forest)是一个基于决策树的集成方法,通过创建多棵决策树,并通过投票机制来得到最终的分类结果。...5.4.3 集成方法的优劣Random Forest:在多数场景下,随机森林表现得非常稳定,能够有效减少方差,因此在数据复杂的情况下,它通常会给出较好的性能。...模型构建与训练# 2.1 随机森林(Random Forest)rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)rf_model.fit

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    使用 Hyperopt 和 Plotly 可视化超参数优化

    我们将设置超参数优化来比较两种类型的模型:随机森林回归器和梯度提升回归器(可以阅读文档戳➡️集成算法 | 随机森林回归模型)。随机森林回归器将允许 hyperopt 调整树的数量和每棵树的最大深度。...# 注意,我在整个过程中使用的约定是, # 用一个匹配该字符串的变量来表示字符串中的字符,只是变量中的字符是大写的。 # 这种约定允许我们在代码中遇到这些变量时很容易解释它们的含义。...= "random_forest_regressor" RANDOM_STATE = "random_state" # 声明随机森林回归模型的搜索空间。...: 0, }, } # 声明梯度提升回归模型的搜索空间, # 结构与随机森林回归搜索空间相同。...在现实中, # 我们可能需要比上述生成的固定“RandomState”实例更好的策略来管理随机性。

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