ML之回归预测：利用Lasso、ElasticNet、GBDT等算法构建集成学习算法AvgModelsR对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行回归预测(模型评估、模型推理) / 开普饭

作者: 时晴说起'炼丹'最耗时的几件事,首先就能想到的就是数据清洗,特征工程,还有调参.特征工程真的是老生常谈了,但是特征工程又是最重要的一环,这一步做不好怎么调参也没用.在特征工程中,做特征缩放是 ...

特征 DNN需要组合特征 LR模型的时候,我们需要构造许多组合特征,比如UserID与ItemID的组合,许多做DNN的都宣称简化了特征工程,由隐层学习特征交叉,但是隐层进行特征组合的方式并没有明确的 ...

基于线性模型的特征筛选方法大家好,我是风风.单细胞系列的推文告一段路,我们把基本分析和常见的高级分析基本都走了一遍,剩下的就是实操进行排列组合了.今天我们来聊点新的内容--基于线性模型的特征筛选方法 ...

ML之回归预测:利用多个算法模型(LassoR.KernelRidgeR.ElasticNetR.GBR.LGBMR.XGBR)对国内某平台上海2020年6月份房价数据集[12+1]进行回归预测(包括 ...

ML之FE:利用[数据分析+数据处理]算法对国内某平台上海2020年6月份房价数据集[12+1]进行特征工程处理(史上最完整,建议收藏) 相关文章 ML之FE:利用[数据分析+数据处理]算法对国内某平 ...

ML之回归预测:利用十类机器学习算法(线性回归.kNN.SVM.决策树.随机森林.极端随机树.SGD.提升树.LightGBM.XGBoost)对波士顿数据集[13+1,506]回归预测(模型评估.推 ...

Python:利用python编程将上海十六区,2020年5月份房价实时地图(数据来源房天下)进行柱状图.热图可视化相关文章 Python:利用python之pyecharts编程将上海十六区,20 ...

ML之FE:基于LiR/Ridge/Lasso/ElasticNet/AvgModels/RF算法(GSCV) 利用某市房价数据集(特征工程处理)进行房价回归预测输出结果 1.输出基本信息 bj_d ...

ML之回归预测之Lasso:利用Lasso算法解决回归(实数值评分预测)问题-采用10折交叉验证(测试集error)来评估LassoCV模型输出结果设计思路核心代码 if t==1: X = n ...

ML之回归预测之Lasso:利用Lasso算法对红酒品质wine数据集实现红酒口感评分预测(实数值评分预测) 输出结果设计思路核心代码 t=3 if t==1: X = numpy.array(x ...

ML之分类预测之ElasticNet:利用ElasticNet回归对二分类数据集构建二分类器(DIY交叉验证+分类的两种度量PK) 输出结果设计思路核心代码 #(4)交叉验证 for ixval ...

ML之回归预测:利用13种机器学习算法对Boston(波士顿房价)数据集[13+1,506]进行回归预测(房价预测)来比较各模型性能导读通过利用13种机器学习算法,分别是LiR.kNN.SVR.D ...

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