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data.rf<-randomForest(as.factor(glaucoma)~.,data = traindata, importance=TRU
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本人毕设涉及森林蓄积量估测，但是身边没有研究过这个的，请求大家帮助，可有偿。
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import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn
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python打开csv文件，文件里面有中文的内容，然后文件编码是utf-16-le bom的。用data=pd.read_csv('./CallReportAll.csv')读取文件直接报错：Unic
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一道数理金融题，想了解思路，不知道怎么做，在线询问一下。！@#￥%
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想问一下大家，我可以用lasso回归筛选出来的变量做随机森林吗，但是觉得这样lasso就很多余，随机森林本身也可以
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随机森林用于计算变量的重要性算预测还是分类功能呀？最近着手做调研报告，作随机森林的时候用到它可以计算变量的重要性，但是不能理解这个功能的原理是什么？有朋友能解释一下吗？
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问题遇到的现象和发生背景 问题相关代码，请勿粘贴截图 运行结果及报错内容 我的解答思路和尝试过的方法 我想要达到的结果 compile_windowsI am going to use the pre
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问题遇到的现象和发生背景 今天在做建模分析的时候，用到随机森林处理多分类问题，最后画出的ROC曲线很奇怪，想知道这是什么原因造成的。 问题相关代码 import numpy as np from
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x_train,x_validation,y_train,y_validation = train_test_split(df.iloc[:,:-1],
- 随机森林
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- 2022-03-21 10:10
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问题遇到的现象和发生背景 随机森林评分模型，交叉验证环节老是出错，不出分，不知道什么原因，数据是30万的用户数据，不知道是不是超参数设置问题，总是出现continues错误 问题相关代码，请勿粘贴截图
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步骤 1 用 k 组袋外数据( OOB data) 分别计算每 棵决策树的误差值，记为〖Err〗_OOB 1,〖Err〗_OOB 2,⋯,〖Err〗_OOB k 步骤 2 对 k 组袋外数据的第 i
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Random Forest涉及到随即划分训练集和随机选取特征，每次训练得分不一样是正常情况吗？设置随机数种子后两次训练得分的小数点前两位是相同的，这算是一样的得分吗？
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我利用随机森林分类器进行分类，构建模型后通过测试得到了对应的预测结果以及不同类的概率。 例如，分类器可以将样本分成A、B、C三类，对于两个样本而言。 样本1：属于A类，相关的概率为[0.7,0.2,0
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Matlab随机森林模型预测二手车的价格，只输出了R方的数值大神教我怎么输出各影响因素所占的权重呀
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问题遇到的现象和发生背景 利用ExtraTreesRegressor进行回归，发现训练集上的R^2接近1,而在交叉验证集上的R^2只有0.6左右，而在测试集上的R^2也接近1 问题相关代码，请勿粘贴截
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我使用Python在对数据进行随机森林拟合时使用未进行z-score处理的数据时，会出现以下报错：Input contains NaN, infinity or a value too large f
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我是用随机森林做回归，然后交叉验证得分情况很差，调参也很奇怪。然后是交叉验证得分很低，一直得负值。这是什么情况呀
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在某些地方看见红外线分为近红外、中红外和远红外；但有些地方又说红外线分为近红外、短波红外、中波红外和长波红外；我被搞蒙了，有没有人给我解答一下他们之间有什么联系。
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