Публикации по теме 'random-forest'
Анализ платформы онлайн-знакомств — OkCupid
Работал с Гаримой Шармой, Азином Ваганяном и Ичен Яо
(UC Irvine MSBA ‘21)
Почему этот проект важен
Последнее десятилетие показало рост популярности платформ онлайн-знакомств, и теперь существует множество различных приложений, которые подходят для самых разных образов жизни. У каждой платформы есть свой алгоритм поиска совпадений и связей; поэтому между сайтами большая конкуренция. Хотя на каждой платформе есть различия, сцена онлайн-знакомств обычно имеет схожий формат. При..
Алгоритм случайного леса ML
Существует множество алгоритмов машинного обучения, используемых для контролируемого машинного обучения. Одним из популярных алгоритмов машинного обучения является алгоритм случайного леса.
Random Forest (RF) — это ансамблевый алгоритм машинного обучения. Ансамблевые алгоритмы машинного обучения используют преимущество использования прогнозирования нескольких алгоритмов. Методы ансамбля включают методы усиления и бэггинга.
Random Forest — это алгоритм машинного обучения с набором..
Используйте Random Forest для предсказания проблемы дисбаланса мультиклассов
Одна вещь, которую я заметил в последнее время, заключается в том, что многие наборы данных классификации имеют дисбаланс классов. Набор данных, над которым я работаю в этом сообщении блога, не является исключением, поэтому мне пришлось рассчитать веса для каждого класса, пытаясь устранить этот дисбаланс. Набор данных, который я использовал, — это соревнование сообщества Kaggle, которое можно найти здесь…
Обнаружение мошенников на онлайн-рынке: применение алгоритма случайного леса
В этом проекте давайте разработаем модель машинного обучения, чтобы выявлять эти печально известные мошенничества на рынке C-2-C.
Всего пару недель назад продавец-мошенник грубо обманул меня на известном веб-сайте электронной коммерции. Хотя в сегодняшнем киберпространстве это обычная новость, этот инцидент заставил меня задать себе серьезный вопрос: «Следует ли мне больше доверять этому сайту?»
Теперь, если я перестану использовать этот сайт (и если, в конце концов, все пойдут по..
Интерпретируемость в моделях машинного обучения: методы понимания прогнозов моделей
Введение:
В области машинного обучения интерпретируемость становится все более важной темой. Способность понимать и объяснять прогнозы, сделанные моделью, имеет решающее значение во многих приложениях, таких как медицинская диагностика и обнаружение финансового мошенничества. Однако по мере того, как модели становятся более сложными и точными, интерпретируемость может стать проблемой. В этой статье мы рассмотрим различные методы понимания прогнозов, сделанных моделями машинного..
#HealthDataStories: создание модели машинного обучения для прогнозирования посещаемости медицинских приемов
Введение
С годами наблюдается рост спроса на специалистов по данным; с этим растущим спросом также увеличился объем работы, которую должны выполнять специалисты по данным.
Однако большинство из них сосредоточились на построении моделей, игнорируя другие компоненты жизненного цикла проекта по науке о данных. Следовательно, многие специалисты по обработке и анализу данных просто комфортно работают в рамках Jupyter Notebooks. Это привело к тому, что модели не имеют ценности для бизнеса,..
Понимание индекса Джини и получения информации в деревьях принятия решений
Начиная с интеллектуального анализа данных , недавно усовершенствованного универсального подхода, который будет успешно применяться при прогнозировании данных, это благоприятный метод, используемый для анализа данных для выявления тенденций и взаимосвязей. в данных, которые могут вызвать серьезные помехи.
Некоторые популярные инструменты, используемые в интеллектуальном анализе данных: искусственные нейронные сети (ИНС) , логистическая регрессия, дискриминантный анализ и..
