Публикации по теме random-forest

Публикации по теме 'random-forest'

Обнаружение болезни Паркинсона с помощью случайного классификатора

Болезнь Паркинсона — это нейродегенеративное заболевание, которое влияет на двигательную активность и может оказывать существенное влияние на качество жизни человека. Общими симптомами этого являются скованность и голосовые спазмы. Голос является одним из основных индикаторов болезни Паркинсона и, следовательно, является наиболее неинвазивным и экономически эффективным способом выявления болезни Паркинсона. Набор данных, используемый для этого проекта, был получен из Kaggle, но..

Простые и сложные модели машинного обучения. Часть 2. Классификация

Вторая часть моего анализа сравнивает простые объяснимые модели машинного обучения со сложными необъяснимыми моделями. Цель Первый анализ, который я сделал, рассматривал сравнение различных алгоритмов машинного обучения (ML) для задачи регрессии, и его можно найти здесь: https://medium.datadriveninvestor.com/comparing-simple-explainable-machine-learning-models-to- сложные модели черного ящика для регрессии d8634c275f37 В этом анализе я сравню модели ML по проблеме классификации...

Самое простое руководство: дерево решений, случайный лес, повышение градиента и XGBoost

Каждый день нам приходится принимать множество решений, которые приводят нас к разным результатам. Если мы хотим быть здоровыми, мы могли бы бегать, а не смотреть Netflix. Если мы решим заняться бегом, мы можем бежать в одиночку, а не присоединяться к групповому забегу. Если мы надеемся найти мотивацию для бега в одиночку, это может быть марафон или просто попытка расслабиться. Это ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ! ➤ Дерево решений : простая схема принятия решений. Компьютер работает так же, как..

Что говорят данные о предложениях Starbucks

Starbucks уже стал тривиальной частью жизни во многих странах. Люди, которые бегают на кофеине, точно знают, что Starbucks — это скорее эмоция. Определение проблемы: Как и любая другая многонациональная компания, Starbucks предлагает различные предложения для привлечения клиентов и, что более важно, для удержания постоянных клиентов. В этой статье мы рассмотрим различные наборы данных, полученные из приложения Starbucks, которое в основном фокусируется на демографической..

Первые шаги в машинном обучении - прогнозирование подписки на банковские депозиты

Как выполнять EDA, использовать конвейеры, поиск по сетке и простые классификаторы Для моего первого заключительного проекта для Springboard Data Science Career Track я решил изучить набор данных банковского маркетинга из репозитория машинного обучения UCI и применить набор стандартных моделей классификации, чтобы изучить, как они работают, и научиться находить лучший набор параметров модели, используя поиск по сетке и конвейеры. Набор данных был относительно чистым, поэтому не..

Прогнозирование продаж с помощью машинного обучения (пример : спрос на товары в магазине и прогнозирование Challenge-train.csv)

Пошаговое руководство по прогнозированию продаж с помощью Python и обучения с подкреплением Ассалямуалейкум Вр. Вб. Привет, ребята, добро пожаловать обратно в мою среду!!! На этот раз я сделаю свою вторую статью о методах машинного обучения с использованием алгоритмов модели Linear Regression, Random Forest и XG Boost для прогнозирования продаж. Мы будем работать с одним из известных наборов данных под названием Store Item Demand and Forecasting Challenge. Если вы не знаете об..

[НЕДЕЛЯ 3 - Позиционирование внутри помещений на основе Wi-Fi]

Члены команды: Бурак Эмре Озер , Хузейфе Коджабас Это третье сообщение нашего проекта машинного обучения о системе позиционирования внутри помещений на основе Wi-Fi. На этой неделе мы изучим эффекты алгоритма Случайный лес . Случайный лес Случайный лес - это гибкий, простой в использовании алгоритм машинного обучения, который большую часть времени дает отличный результат даже без настройки гиперпараметров . Модель случайного леса представляет собой алгоритм обучения на..