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集成算法的学习与应用
第10任务: 08-随机森林相关参数的解读
查看课程
任务列表
第1任务: 课件
第2任务: 00-课程演示(思维导图)
第3任务: 01-集成算法的概述
第4任务: 02-复习sklearn的基本知识
第5任务: 03-查看实验环境是否正常
第6任务: 04-重要参数讲解及实验启动
第7任务: 05-复习sklearn基本的建模流程
第8任务: 06-随机森林和决策树在一组交叉验证下的效果对比
第9任务: 07-基评估器的学习曲线
第10任务: 08-随机森林相关参数的解读
第11任务: 09-随机森林中的bootstrap
第12任务: 10-随机森林中重要的属性与接口
第13任务: 11-随机森林与单个基评估器的准确率对比
第14任务: 12-随机森林回归器的使用
第15任务: 13-随机森林回归器填补缺失值的实验(1)
第16任务: 14-随机森林回归器填补缺失值的实验(2)
第17任务: 15-随机森林回归器填补缺失值的实验(3)
第18任务: 16-随机森林回归器填补缺失值的实验(4)
第19任务: 17-随机森林回归器填补缺失值的实验(5)
第20任务: 18-随机森林回归器填补缺失值的实验(6)
第21任务: 19-随机森林回归器填补缺失值的实验(7)
第22任务: 20-随机森林调参与泛化误差的介绍
第23任务: 21-医疗数据集的分类实验的调参(1)
第24任务: 22-医疗数据集的分类实验的调参(2)