文章目录 1.作者介绍2．关于理论方面的知识介绍2.1 背景介绍2.1.1基本概念2.1.2算法步骤2.1.3优势2.1.4劣势2.1.5应用场景2.1.6随机森林的重要变体2.1.7相关理论 2.2随机森林算法架构2.2.1 数据预处理与采样2.2.2构建决策树2.2.3决策树的训练2.2.4集成模型2.2.5 模型输出 2.3鲍鱼数据集介绍 3．关于实验过程的介绍，完整实验代码，测试结果

预测算法-线性回归 面对可逆矩阵 线性回归(模型，策略，算法) 模型: h(x)=WTx+b h ( x ) = W T x + b h(x) = W^T x + b 损失函数: J(θ)=∑i=1N(f(xi)−yi)2 J ( θ ) = ∑ i = 1 N ( f ( x i ) − y i ) 2 J_{(\theta)} = \sum\limits{i=1}^{N}(f(

目录 文章导航一、xgboost简介二、lightgbm简介三、代码实现1、导入类库2、导入数据3、类别参数预处理4、数据集划分、模型初始化、参数优化、保存模型4、对测试集进行预测 文章导航 【一 简明数据分析进阶路径介绍（文章导航）】 一、xgboost简介 XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是一种基于梯度提升决策树的优化分布式梯度提升

前言 上一篇文章，讲解了《肥胖风险的多类别预测》机器学习方面的文章，主要是多分类算法的运用，本文是一个回归的算法，本期是2024年4月份的题目《Regression with an Abalone Dataset》即《鲍鱼年龄预测》，在此分享高手在这个比赛过程的代码。 由于内容比较多，分成两篇来完成，上篇着重 讲解数据探索（ EDA） 方面，下篇讲解 建模优化方面。 题目简介 先上一张鲍鱼的