为什么同样的数据，用随机森林跑了几次只需要一个小时，换成svm却跑了十几个小时还没训练完成呢。
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ash062 2022-03-28 10:52关注SVM这种使用核技巧的决策函数计算成本关于训练样本数目是线性的，在选择多项式核、次数一多时效果尤为明显，根本算不出来
相比决策树的计算复杂度就没那么高本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2022-03-28 10:12回答 3 已采纳 SVM这种使用核技巧的决策函数计算成本关于训练样本数目是线性的，在选择多项式核、次数一多时效果尤为明显，根本算不出来相比决策树的计算复杂度就没那么高
- 2021-03-30 10:14回答 1 已采纳 题主的问题中，交付停车、非交付停车以及订单等是和业务密切相关的概念，因为没有定义，所以只能做一点猜测性的分析。这是一个典型的二分类问题，训练集中的一个样本对应一辆车的连续的GPS记录，所有样本的GPS
- 2018-10-05 11:04回答 2 已采纳 按理说不需要，是不是你搞错了。需要同维的是测试集和训练集。 比如y_train和y_test，x_train和x_test
- 2020-05-10 20:01东写西读李老湿的博客 一、什么是随机森林 前面我们已经介绍了决策树的基本原理和使用。因为决策树会非常细致地划分样本，如果给决策树分太多的节点，就会导致在训练集上出现过拟合，而如果不增加节点的个数，决策树的表现又不会很理想。...
- 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
- 2022-02-08 12:02回答 2 已采纳 寻找最大间隔超平面，可以转化为凸二次规划的最优化问题凸二次规划问题的原型是： min f0(x)=1/2 x'Ax +b'x +c而决策函数 y=sign(w'x+b)定义两个间隔后，将最优分离的标准
- 2021-08-24 11:14回答 5 已采纳 星号表达式(*expressoin)不可单独使用 可以先执行完函数再赋值
- 2022-02-11 21:25王小王-123的博客 随机森林 随机森林的生成算法 随机森林的随机性 随机森林的优势 随机森林的参数详解 随机森林模型提高方法 最大特征数（max_features） 子树的数量（n_estimators）最重要的 最大深度（max_depth） 内部...
- 2022-05-28 16:12回答 2 已采纳 SVM模型预测解决非线性数据的问题，是通过核函数将非线性数据全部转化成更高维的数据，在更高维度的空间中，使得这些更高维的数据是可以进行线性分类的，从而在实际分类中，其分类原理是首先需要对原始数据进行核
- 2021-08-29 06:29回答 2 已采纳 一共是7个人的图片是超过了70张，你打印一下这些人的图片数量： target = pd.DataFrame(Y) print(target.value_counts()) 输出结果为：3 53
- 2023-03-31 02:08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/1056427这篇博客也不错, 你可以看下SVM做多标签回归时遇到的问题及相关解决方式和解释说明除此之
- 2020-09-25 21:51BloodyBlondie的博客 本文对包含房产各项基本信息及价格的数据进行处理，利用包括线性回归、核岭回归、支持向量回归、神经网络、决策树以及集成方法等多种数据挖掘算法对房产价格构建预测模型，并利用均方误差作为指标对各模型作出了相应...
- 2022-12-28 23:47回答 2 已采纳 随机森林通过计算每个特征在多棵决策树中的重要性来计算要素权重。SVM通过计算决策边界上的支持向量的权重来计算要素权重。计算原理不同，所有有差距也是正常的，建议结合机理分析确定重要的元素。
- 2021-05-26 18:30拓端研究室的博客 研究大纲 介绍数据集和研究的目标 探索数据集 可视化 使用Chi-Square独立检验、Cramer's V检验和GoodmanKruskal tau值对数据集进行探索 ... 预测模型，Logisitic... 随机森林模型 用RandomForest和Logisit..
- 2022-03-21 16:19Monkey typist的博客 文本分类的应用领域极为广泛，垃圾邮件分类就是其中一个很重要的应用。 通常我们将“广告促销”等营销邮件判定成垃圾邮件。例如\垃圾邮件分类任务语料\train\Data\001\路径下的067邮件： < TEXT > 萬泰商銀特...
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