既然随机森林预测结果是所有决策树结果的平均值。而决策树的预测结果是决策树叶子结点对应数据的平均值。那么预测结果不可能超过训练数据的最大值。但是实际运行过程中不是这样的，是不是我理解错了？
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- 2021-12-29 01:07回答 1 已采纳 你好，一般是输出重要性指标，比如你训练X和Y TreeNumber = 50; % 50棵树 minleafNumber = 2; % 2叶 b = TreeBagger(TreeNumber,X,Y
- 2022-04-22 19:17回答 1 已采纳 一般是用来评估，所以算是预测吧。主要就是信息，熵，决策树。理解了决策树的话，RF也好理解了https://zhuanlan.zhihu.com/p/54286825
- 回答 1 已采纳 问题已解决，是因为我之前已经给fraudscore.pre 赋值了，把历史清空重新跑一边就好了
- 2022-03-17 13:21长时间序列气象数据结合随机森林法早期预测冬小麦产量.pdf
- 2023-04-07 16:37回答 1 已采纳 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7640389我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：数据分析案例-基于随机森林算法探索影
- 2023-02-04 15:22回答 3 已采纳 请参考： # 加载数据 data <- read.csv("data.csv") # 将前 90 个观察值分配给训练集，其余4个观察值分配给评估集 trainIndex <- 1:90
- 2022-04-29 18:44回答 1 已采纳 lasso筛选后的变量可以用来做随机森林分类但是随机森林之前不需要lasso回归筛选变量，因为树模型可以学习到一些特征交叉，有些变量也许单独看不重要（被剔除掉了）但是和其它特征交叉起来就会变成很强的特
- 2023-01-27 11:03Python PX化工数据时间序列预测 LSTM GRU 预测5天后的数值 各种排列组合的预测分别输出结果对比预测效果 2个自变量1个因变量 KNN 线性回归岭回归随机森林 early stoppping 输出csv numpy pandas sklearn tensorflow ...
- 2023-01-15 11:01回答 3 已采纳 望采纳！！！点击回答右侧采纳即可！！可能是样本量太少导致的，因为样本量越少，模型的泛化能力越差，容易出现过拟合现象。另外，数据集的误差也可能是原因之一，因为误差越大，模型的泛化能力也会受到影响。要让X
- 2023-04-07 16:38回答 1 已采纳 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7576091
- 2022-09-15 15:36回答 2 已采纳 可以看到，你的数据都是小于1的浮点小数。但是这里不应该再将numpy数组中的数值类型都转化为整数型。不然你的数据就只剩0了。数据全为0，重要性当然也就没法研究了。 forest.fit(x_train
- 2023-07-03 10:30### Financial-Prediction-Methods——金融时间序列预测方法 #### （1）Financial-Prediction-CNN（卷积神经网络） #### （2）Financial-Prediction-LSTM（长短期记忆神经网络） #### （3）Financial-Prediction-...
- 2022-12-26 14:14回答 2 已采纳 望采纳 随机森林是一种机器学习算法，它的工作原理是建立许多决策树模型，然后将这些模型的预测结果结合起来得出最终的结果。由于随机森林使用了许多决策树模型，因此每个模型的结果可能会有所不同。解决这种情况的
- 2023-05-30 14:37随机森林模型拟合出每年特定日期的安排值班人数。然后，通过使用 LSTM 神经网络和 Prophet 加法回归模型预测 2022 年各月份的消防救援出警次数。接下来，我们使用了多 种数学模型，包括岭回归模型、随机森林模型、...
- 2023-08-09 15:40基于ARIMA_GRU_KNN_LSTM随森林等算法实现电力负荷的时间序列未来预测python源码+详细注释.zip 基于ARIMA_GRU_KNN_LSTM随森林等算法实现电力负荷的时间序列未来预测python源码+详细注释.zip 基于ARIMA_GRU_KNN_LSTM随...
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