基于四种决策树的预测大气污染日的概率模型项目-源码下载

weixin_39822095 2023-05-17 21:00:16

基于四种决策树的预测大气污染日的概率模型项目_源码 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/leavemyleave/26966819?utm_source=bbsseo

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基于四种决策树的预测大气污染日的概率模型项目_源码

分别基于袋装决策树、额外决策树、随机梯度提升、随机森林预测大气污染日的概率模型python源码+数据+超详细注释.zip 任务：根据环境数据，预测当天是不是大气污染日内容包含： 1.本程序使用了四种模型进行预测，并对四种模型预测效果进行评估测试，分别是：袋装决策树（BaggingClassifier）额外决策树（ExtraTreesClassifier）随机梯度提升（GradientBoostingClassifier）随机森林（RandomForestClassifier） 2.本程序通过对例4中的梯度提升模型调整参数，来提高预测的准确率。分别调整了深度，学习率，采样集，和树数，通过brier skill score值来评价结果【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。【特别强调】 1、csdn上资源保证是完整最新，会不定期更新优化； 2、如果您不是用自己账号在csdn官方下载，而通过第三方代下，博主不对您下载的资源作任何保证，且不提供任何形式的技术支持和答疑！！！

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本资源整合了运用深度学习方法处理时序数据的多个研究案例，包含完整程序代码与详细技术文档。核心内容涵盖单变量时间序列的趋势与周期性分析，以及采用多层感知机、卷积神经网络及长短期记忆网络进行时序预测的实践方案。此外，还涉及基于移动终端传感器数据的人类行为识别、室内运动模式的时间序列归类（应用K近邻算法）、通过决策树构建空气质量污染概率模型、依据环境参数推测空间使用状态的逻辑回归分析，以及利用脑电信号辨识视觉状态的K近邻分类等多元应用场景。所有案例均采用Python编程实现，为时序数据分析与预测研究提供系统的技术参考。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

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