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集成算法的学习与应用

第4任务: 02-复习sklearn的基本知识

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任务列表

  • 第1任务: 课件
  • 第2任务: 00-课程演示(思维导图)
  • 第3任务: 01-集成算法的概述
  • 第4任务: 02-复习sklearn的基本知识
  • 第5任务: 03-查看实验环境是否正常
  • 第6任务: 04-重要参数讲解及实验启动
  • 第7任务: 05-复习sklearn基本的建模流程
  • 第8任务: 06-随机森林和决策树在一组交叉验证下的效果对比
  • 第9任务: 07-基评估器的学习曲线
  • 第10任务: 08-随机森林相关参数的解读
  • 第11任务: 09-随机森林中的bootstrap
  • 第12任务: 10-随机森林中重要的属性与接口
  • 第13任务: 11-随机森林与单个基评估器的准确率对比
  • 第14任务: 12-随机森林回归器的使用
  • 第15任务: 13-随机森林回归器填补缺失值的实验(1)
  • 第16任务: 14-随机森林回归器填补缺失值的实验(2)
  • 第17任务: 15-随机森林回归器填补缺失值的实验(3)
  • 第18任务: 16-随机森林回归器填补缺失值的实验(4)
  • 第19任务: 17-随机森林回归器填补缺失值的实验(5)
  • 第20任务: 18-随机森林回归器填补缺失值的实验(6)
  • 第21任务: 19-随机森林回归器填补缺失值的实验(7)
  • 第22任务: 20-随机森林调参与泛化误差的介绍
  • 第23任务: 21-医疗数据集的分类实验的调参(1)
  • 第24任务: 22-医疗数据集的分类实验的调参(2)

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