随机森林法是一个监督学习算法。它构建了称为森林的多个决策树, 并将它们粘合在一起以促成更准确和稳定的预测。随机森林方法类似于称为Bagging的集成技术。在这种方法中, 通过从训练数据中引导样本生成多...
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在R编程中将向量转换为因子– as.factor()函数
as.factor()发挥作用R语言用于将传递的对象(通常为Vector)转换为因子。 语法：as.factor(object)参数：Object：要转换的向量 范例1： # Creating a v...
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R编程中如何实现具有并行计算的随机森林？
随机森林 R编程 基本上是套袋技术。从名称可以清楚地了解到, 该算法基本上创建了具有许多树木的森林。它是一种监督分类算法。 在一般情况下, 如果我们在森林中有更多的树木, 则它对所有人都具有最佳的美学...
在R编程中计算向量的累积最大值– cummax()函数用法介绍
cummax()发挥作用：R语言用于计算作为参数传递的向量的值的累积最大值。 语法：cummax(x)参数：x：数字对象 范例1： # R program to cumulative maxima #...
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R中的switch-case用法介绍
switch-case语句代替将变量与多个整数值进行比较的long if语句。 R中的switch case是多路分支语句。它允许针对值列表测试变量是否相等。 Switch语句遵循映射和搜索值列表的方...
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高级算法：R编程中的随机森林分类方法
随机森林法是监督的非线性分类和回归算法。分类是将类别或类别的一组数据集分类的过程。作为随机森林方法, 可以根据用户和所需的目标或类别使用分类或回归技术。随机森林是决策树的集合, 这些决策树以更高的概率...
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R编程中的回归及其类型
回归分析是一种估算两个或多个变量之间关系的统计工具。总会有一个响应变量和一个或多个预测变量。回归分析被广泛用于相应地拟合数据, 并进一步预测数据以进行预测。它可以帮助企业和组织使用因变量/响应变量和自...
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R编程中的随机森林法详细指南
随机森林R编程是决策树的集合。它构建并组合了多个决策树以获得更准确的预测。这是一种非线性分类算法。每个决策树模型在单独使用时都会使用。进行案例的错误估计, 该错误估计在构建树时不使用。这被称为以百分比...
