資料結構大作業之隨機森林與XGBoost訓練與調參

2021-10-06 18:26:58 字數 625 閱讀 9579

模型訓練;

調參訓練;

訓練,優化得到**模型

課程鏈結

基本原理認識

基礎概念知識:

(1)交叉驗證

(2)隨機森林,xgboost,調參+學習曲線/網格搜尋+解讀調參結果和過程

sklearn:開源的基於python語言的機器學習工具包,幾乎涵蓋了大部分主流機器學習演算法

隨機森林:整合演算法中的裝袋法:一次性建立多個若評估器

xgboost:整合演算法中提公升法的代表演算法:梯度提公升樹

樹模型:分類樹,回歸樹

xgb:每個葉子結點上會有乙個**分數,也被稱為葉子權重,即為求解的xgb最後的結果:引數模型。(每棵樹之間相互遞進的關係)

xgb的超引數:k棵樹;silent:列印訓練的結果:建樹流程

簡單建模:探索性質

(1)xdb,隨機森林,線性回歸對比

(2)學習曲線,進行優化

重點:梯度提公升演算法:每個葉子結點上會有乙個**分數,也被稱為葉子權重,即為求解的xgb最後的結果:引數模型。(每棵樹之間相互遞進的關係)

交叉驗證,調參

訓練最優模型,儲存模型

前面訓練的模型,進行儲存

實現前端頁面(輸入),呼叫已經儲存的模型,進行**輸出

河北大學資料結構大作業

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資料結構與演算法 樹和森林

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資料結構大作業 並查集 檢查網路

11 並查集 檢查網路 問題描述 給定乙個計算機網路以及機器間的雙向連線列表,每一條連線允許兩端的計算機進行直接的檔案傳輸,其他計算機間若存在一條連通路徑,也可以進行間接的檔案傳輸。請寫出程式判斷 任意指定兩台計算機,它們之間是否可以進行檔案傳輸?輸入要求 輸入若干測試資料組成。對於每一組測試,第1...