IsotonicRegression 核心原理： 保序回归（Isotonic Regression）是一种非参数回归方法，适用于处理有序数据。它试图在保持数据顺序的同时，拟合出一个单调非减或非增的函数。 数学表达式： 保序回归的目标是找到一个函数 ( f ( x ) ) ( f(\mathbf{x}) ) (f(x))，使得对于给定的数据点 ( ( x i , y i ) ) ( (\mat

机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例 随机森林回归(Random Forest Regression): 随机森林是一种集成学习方法, 它通过构建多个决策树来进行预测。 它对于处理大量特征、非线性关系和避免过拟合都有一定的优势。 在 Python 中, 你可以使用 Scikit-learn 库中的 RandomForestRegre

机器学习_PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例 随机森林回归 (Random Forest Regression): 任务类型: 随机森林回归主要用于回归任务。在回归任务中, 算法试图预测一个连续的数值输出, 而不是一个离散的类别。 输出: 随机森林回归的输出是一个连续的数值, 表示输入数据的预测结果。 算法原理: 随机森林回归同样基于决

一、前言 前一篇是写的线性回归模型，这一篇为随机森林，下一篇为xgboost。 二、算法简介 2.1 随机森林概述 随机森林是集成学习方法bagging类中的翘楚。与集成学习boosting类的GBDT分庭抗礼。 bagging类集成学习采用的方法是：用部分数据 or 部分特征 or 多个算法 训练一些模型；然后再组合这些模型，对于分类问题采用投票多数表决，回归问题采用求平均。 各个模

文章目录 一、 集成学习的三大关键领域二、Bagging 方法的基本思想三、RandomForestRegressor 的实现 在开始学习之前，先导入我们需要的库，并查看库的版本。 import numpy as npimport pandas as pdimport sklearnimport matplotlib as mlpimport seaborn as sns

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 鲸鱼优化算法 (whale optimization algorithm,WOA)是 2016 年由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili 等提出的一种新的群体智能优化算法，其优点在于操作简单，调整的参数少以及跳出局部最优的能力强。 本项目通过WO