为什么自己写的随机森林的代码对手写数字识别的准确率只有85%左右，调用sklearn算出来的准确率有97%
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- 2024-02-15 17:04在这个项目中，OpenCV被用来读取、处理和预处理手写数字的图像，如调整大小、灰度化、二值化等，这些步骤对于提高模型的识别准确率至关重要。 2. **手写数字数据集**：通常，这样的项目会使用MNIST数据集，这是一个...
- 2024-08-28 14:18天天炸毛的小李的博客 随机森林属于集成学习,通过构建一个包含多个决策树(通常称为基学习器或弱学习器)的森林，每棵树都在不同的数据子集和特征子集上进行训练，最终通过投票或平均预测结果来产生更准确和稳健的预测。（要经过测试集）...
- 2025-03-26 20:22ZHW_AI课题组的博客 PCA : 是一种常用的降维算法。通过线性变换将高维数据投影到低维空间，同时保留数据的主要特征，目标是减少数据的维度，同时尽可能保留数据的方差信息。...（4） 标签：每张图像对应一个数字标签（0-9）。
- 2020-12-11 17:15CquptDJ的博客 所以我的博客重点不是去详细地介绍随机森林的理论原理或者Bagging和Boosting的原理，也不是去写如何去掉包实现它，而是通过前段时间我自己写随机森林算法时发现网上很多python实现随机森林算法的代码都不是通过随机...
- 2025-06-18 17:43数字化与智能化的博客 机器学习模型的评估：准确率（Accuracy）
- 2025-12-15 16:11LiteProceed的博客 精准预测农业产量难题有解了！本文详解如何构建农业产量的R语言随机森林模型，适用于作物收成预估、气候影响分析等场景，利用机器学习提升预测准确率至90%以上。方法实用高效，值得收藏。
- 2022-06-09 17:45Sky.Grey的博客 ****为了进一步地掌握建立机器学习模型的流程,理解机器学习的基本概念,此次实验针对sklearn自带的digits数据集（手写字体识别数据集）进行分类预测。 在此次实验中,我选用了KNN、MLP、Random Forest、Adaboost、SVM...
- 2023-08-01 01:16程序员光剑的博客 那么今天给大家带来的就是面试宝典中的知识点《博客14：面试官问：“随机森林”和“支持向量机”有什么区别？通过对两个算法的比较，能够帮助读者更好地理解两个算法背后的思想、优缺点以及适用场景。相信这篇文章...
- 2025-12-20 13:47QuickProceed的博客 掌握Open-AutoGLM健身计划跟踪核心技术，7步实现健身动作识别准确率高达98.7%。适用于智能健身设备与AI教练系统，通过数据增强、模型剪枝与多模态融合等关键优化策略，显著提升识别精度与响应速度。值得收藏
- 2024-06-18 00:40程序员光剑的博客 随机森林(Random Forests) - 原理与代码实例讲解 1.背景介绍 随机森林(Random Forests)是一种基于集成学习(Ensemble Learning)方法的监督学习算法,它通过构建多个决策树,并将它们的预测结果进行组合,从而获得比单个...
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5月13日
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5月5日