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残差 y yhat 一般我们就停止在这里了 但是如果残差表现的有某种形式 代表我们的模型需要进一步改进 如果残差表现的杂乱无章 代表确实没什么别的信息好提取了 现在用最naive的model 上一个时间的值 yhat看看残差表现吧 关于残差
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决策树回归模型和集合算法 1 决策树概述 决策树 Decision Tree 是在已知各种情况发生概率的基础上 通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率 百度百科 决策树就是我们通常所说的多叉树 决策树回归模型的核心思想 相似的输
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多输出数据的回归 随机森林回归和多输出元估计器回归效果对比 在机器学习中 我们常常需要预测多个输出变量 例如 在房产市场上 我们可能需要预测一个房子的价格 面积 位置等多个属性 这就是所谓的多输出数据的回归问题 本文将介绍两种流行的多输出回
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0 前言 决策树可以做分类也可以做回归 决策树容易过拟合 决策树算法的基本原理是依据信息学熵的概念设计的 Logistic回归和贝叶斯是基于概率论 熵最早起源于物理学 在信息学当中表示不确定性的度量 熵值越大表示不确定性越大 ID3算法就是
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简介 在商业应用中 时间是最重要的因素 能够提升成功率 然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步 但是随着技术的发展 出现了很多有效的方法 能够让我们预测未来 不要担心 本文并不会讨论时间机器 讨论的都是很实用的东西 本文将要讨论关于预测的方法
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本文是LLM系列的文章 针对 A Survey on Time Series Pre Trained Models 的翻译 时间序列预训练模型综述 摘要 1 引言 2 背景 2 1 时间序列挖掘任务 2 1 1 时间序列分类 2 1 2 时
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1 数据导入 import pandas as pd import numpy as np import warnings from imblearn import under sampling over sampling from imb
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前言 预测 一个很神秘的词语 根据历史信息并按照一定的方法对未来进行测算 时间序列 特征设计 回归 等是预测领域的常用方法 我是预测领域的一名新手 6月份因实习需求 刚接触领域领域 以 边学边实践 的方式推动着进度 8月底实习期结束 返校后
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最近在自学图灵教材 Python机器学习基础教程 在csdn以博客的形式做些笔记 决策树集成 集成 ensemble 是合并多个机器学习模型来构建更强大模型的方法 在机器学习文献中有许多模型都属于这一类 但已证明有两种集成模型对大量分类和回
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