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本文目录一览：
- 1、【Python机器学习系列】一文教你建立随机森林模型预测房价(案例+源码...
- 2、Python3机器学习实践:集成学习之LightGBM
- 3、数学建模/机器学习:广义加性模型(GAM)及其Python实现
- 4、【Python机器学习系列】一文教你建立决策树模型预测房价(案例+源码)
- 5、python:使用机器学习算法对卫星遥感影像进行分类
【Python机器学习系列】一文教你建立随机森林模型预测房价(案例+源码...
1、随机森林基础 随机森林，由Leo Breiman和Adele Cutler在2001年提出，是一种集成学习方法，通过多个决策树的协同作用提高预测性能。核心思想是通过随机特征子集和数据子集，构建独立决策树，并通过投票或平均结果实现稳定预测。
2、随机森林原理详解随机森林是一种强大的机器学习算法，其核心原理是通过集成多个决策树来提高预测准确性和稳定性。每个决策树都是独立训练的，且在构建过程中利用随机性，如随机选择特征和样本来生成。具体来说，每个决策树会基于训练数据集的一个子集和随机选择的特征进行训练，这样可以减少过拟合的风险。
3、机器学习算法如Scikit-Learn提供了一个易于使用的框架，使我们无需深入了解底层机制即可应用数百种算法。然而，了解模型的内部工作原理对于诊断问题和解释决策至关重要，尤其是在需要说服他人接受模型结果的情况下。本文将介绍如何在Python中构建和使用随机森林，不仅查看代码，还会尝试理解该模型的运作过程。
4、随机森林在集成学习中尤为突出，它在决策树的基础上引入特征随机性，创建不相关的树，从而提高模型的稳定性和准确性。在大量数据下，随机森林在分类和回归问题上表现出色，是现代预测分析中的重要工具。
5、理解与实现随机森林 如今，借助像Scikit-Learn这样的库，我们能轻松在Python中实现多种机器学习算法，无需深入了解底层机制。尽管无需掌握所有细节，但理解模型的工作原理对诊断模型表现不佳及解释决策过程至关重要，特别是在向他人展示模型价值时。
6、randomForest算法属于集成学习中的Bagging类型，通过组合多个弱分类器，实现整体模型预测结果的高精确度和泛化性能。在基因筛选领域，随机森林算法因其抗过拟合和高精准性而被广泛应用于区分正常与疾病的特征核心基因。在实际操作中，我们首先需要安装并加载必要的R包，确保随机***的固定，以便结果的可重复性。
Python3机器学习实践:集成学习之LightGBM
LightGBM是微软的开源分布式高性能Gradient Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。本文将详细介绍此框架的优化，包括速度、内存优化、针对稀疏特征的优化、优化树的生长策略以提高准确率、网络通信优化、并行学习优化以及GPU支持。
决策树算法是机器学习中的重要组成部分，XGBoost***用预排序算法以更精确地找到数据分割点，但这种方式在空间和时间上存在较大开销。相比之下，LightGBM***用了直方图算法，它通过降低内存消耗和计算复杂度，实现更高效的数据分割。
最后，通过评估指标评价模型性能，如准确率、召回率与F1值等。示例代码展示二分类任务的实现：导入lightgbm库与sklearn.train_test_split方法准备数据。创建数据集与配置参数，训练模型并进行预测与评估。总结，LightGBM是高效准确的机器学习模型，适用于大规模数据集与复杂任务。
数学建模/机器学习:广义加性模型(GAM)及其Python实现
1、在处理相关性较弱的问题时，广义加性模型（GAM）成为了一种有效工具。这类模型允许我们分析因变量与多个自变量之间的非线性关系，以实现更精确的预测。GAM通过链接函数将预测变量与因变量的期望值联系起来，并使用惩罚性B样条构建特征函数，自动捕捉变量间复杂的非线性模式。
2、广义加性模型（GAM）是一种用于建立非线性关系的统计模型，与广义线性模型（GLM）相比，GAM在建模方式和应用范围上有所不同。GAM通过解析模型结果，可以直观地展示变量之间的非线性关系。在抗体浓度变化的实例中，通过GAM模型分析一组患者在不同时间点的抗体浓度数据，以及考虑年龄、性别等潜在影响因素。
3、广义加性模型（GAMs）作为回归家族中的佼佼者，提供了一种强大的建模方式，能够适应非线性数据关系。相比于传统的线性回归模型，GAMs允许每个自变量通过单个光滑函数进行估计，从而捕捉变量间的非线性影响。这种灵活性使得GAMs在面对复杂数据时具有明显优势。
4、今天要介绍的是广义加性/相加模型（GAM），一种易于理解的机器学习模型。其表达式为：其中，link function被称作广义的来源，调整link function形式可改变模型性质。当link function为恒等函数时，模型退化为加性模型，用于解决回归问题。当link function为Logistic函数时，模型则用于分类问题。
5、广义加性模型（GAM）（Hastie，1984）使用光滑函数（如样条[_a***_]）作为回归模型中的预测因子。这些模型是严格可加的，这意味着我们不能像正常回归那样使用交互项，但是我们可以通过重新参数化作为一个更光滑的模型来实现同样的效果。
6、广义加性模型（GAM）是多元回归中一种非参数化的平滑回归形式，它通过非参数函数fn（X）描述自变量X与正态分布的响应变量Y之间的关系，突破了线性***设。GAM的广义形式扩展至响应变量来自指数分布族，如泊松、二项等，通过连接函数g（μY）将非正态的条件均值转化为正态形式，便于建模。
【Python机器学习系列】一文教你建立决策树模型预测房价(案例+源码)
1、构建决策树模型并进行训练。使用Scikit-learn库中的决策树回归算法，我们只需几行代码即可完成模型训练。这一步骤中，我们关注目标变量（房价）与特征之间的关系，以构建最优决策路径。模型训练完成后，利用测试集对模型进行预测。可视化预测结果与实际房价，以直观地评估模型的预测性能。
2、尝试决策树回归模型，图7显示其在测试集上的RMSE值为39053，优于线性回归模型。计算特征重要度，结果显示房间数量在预测波士顿房价中位数时最为关键。最后，应用梯度回归树（GBDT）模型，图8显示其在测试集上的RMSE值为1***95，表现最佳。完整代码可在GitHub上获取。欢迎提供任何反馈或问题。
3、构建决策树模型。选择关键特征值，使用 sklearn 库创建简易模型，简化过程，选取了 3 个特征值进行模型构建。将非数值型特征转换为数值型，使用 get_dummies 函数进行独热编码。drop_first 参数设置为 True 时，会减少特征值数量以避免多重共线性，同时保持数据的互斥性。
4、近期在探索各种森林算法，如Adaboost、GBoost、xgboost、LightGBM、CatBoost和grf（Causal Forest），发现核心还是回归到决策树算法上。为了深入理解和优化应用，我重新研究了基础的决策树，主要参考《机器学习及Python应用》第11章，并结合sklearn官方文档进行实践。
python:使用机器学习算法对卫星遥感影像进行分类
1、首先，导入所需的包，为后续操作做准备。在本例中，主要使用的是sklearn库中的k-means算法，代码简洁明了。接着，读取数据，这里使用的是栅格数据（如.tif格式），通过rasterio包实现。读取后，进行数据预处理，包括数据重塑和转置，以适应机器学习所需的表格格式。
2、锦上添花的是它底层使用Scipy数据结构，与Python中其余使用Scipy、Numpy、Pandas和Matplotlib进行科学计算的部分适应地很好。因此，如果你想可视化分类器的性能（比如，使用精确率与反馈率（precision-recall）图表，或者接收者操作特征（Receiver Operating Characteristics，ROC）曲线），Matplotlib可以帮助进行快速可视化。
3、scikit-learn，简称Sklearn，是一个基于Python的强大机器学习库，它依赖于NumPy， SciPy和Matplotlib等库，提供了广泛的机器学习算法。要使用Sklearn，首先确保已安装Python（=7 或 =3）、NumPy（= 2）和SciPy（= 0.13）。安装Sklearn可使用命令：pip install -U scikit-learn。
4、支持向量机（SVM）是通过找到最优分类边界来区分不同类别的算法。KNN算法则通过计算样本与类中心的距离进行分类。随机森林作为集成学习算法，通过结合多个决策树提高预测准确性。K-Means聚类用于无监督学习中的数据分组，而主成分分析（PCA）则用于数据降维，保留数据关键信息。
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