机器学习之使用决策树回归模型进行cpu占有率预测下载

weixin_39820535 2023-09-18 21:00:15
这段代码使用了决策树回归模型来对CPU数据进行预测，通过对训练数据进行独热编码处理，构建了特征集，并在训练集上训练模型，然后使用该模型对测试数据进行平均值的预测。最后，预测结果被保存到CSV文件中，并通过输出展示了每个时间点下虚拟机的平均值预测结果。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_45904458/88294436?utm_source=bbsseo
...全文
浏览 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
机器学习之使用决策树回归模型进行cpu占有率预测
这段代码使用了决策树回归模型来对CPU数据进行预测，通过对训练数据进行独热编码处理，构建了特征集，并在训练集上训练模型，然后使用该模型对测试数据进行平均值的预测。最后，预测结果被保存到CSV文件中，并通过输出展示了每个时间点下虚拟机的平均值预测结果。
简单的机器学习程序_一文简单了解机器学习流程
这篇文章来自Kaggle的一个数据科学的教程，其中的机器学习部分介绍了如何构建一个预测房价的机器学习模型，模型是如何工作的以及如何优化模型。本文使用的机器学习模型是决策树，使用 pandas 进行数据处理，使用 scikit learn 构建模型。1、决策树模型介绍 使用决策树作为预测模型来预测样本的类别，这种决策树也称作分类树或回归树。在这些树的结构里，叶子节点给出类别而内部节点代表某个属性。在...
机器学习案例实战篇
机器学习案例实战篇，选取机器学习开发中最具代表性的经典学习案例，透彻讲解机器学习数据预处理，简单线性回归、多元线性回归、多项式回归、支持向量回归、决策树回归、随机森林回归等回归算法，逻辑回归、k近邻算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、决策树分类、随机森林分类等分类算法，k均值聚类、层次聚类等聚类算法，以及关联分析算法，并分别对回归模型、分类模型进行性能评估。 
Stroke_Prediction_6ML_models：该项目使用六个机器学习模型（XGBoost，随机森林分类器，支持向量机，逻辑回归，单决策树分类器和TabNet）进行笔画预测。 为此，我使用了Kaggle的“ healthcare-dataset-stroke-data”。 为了确定哪种模型最适合进行笔画预测，我绘制了每种模型的曲线下面积（AUC）。 AUC越高，模型越好
Stroke_Prediction_6ML_models 该项目使用六个机器学习模型（XGBoost，随机森林分类器，支持向量机，逻辑回归，单决策树分类器和TabNet）进行笔画预测。 为此，我使用了Kaggle的“ healthcare-dataset-stroke-data”。 为了确定哪种模型最适合进行笔画预测，我绘制了每种模型的曲线下面积（AUC）。 AUC越高，模型越好
讲一下机器学习的几个基本模型和原理
机器学习的几个基本模型包括: 线性回归: 预测连续值输出, 基于数学公式 y = wx + b, 其中 w 和 b 为模型参数, x 为特征. 逻辑回归: 预测离散值输出, 基于概率公式, 常用于分类问题. 决策树: 根据特征对输入进行分类, 使用贪心算法进行划分, 常用于分类和回归问题. 随机森林: 是决策树的集成模型, 通过随机选择部分特征并多次训练决策树, 最终通过投票或平均来决策最...
下载资源悬赏专区

12,335

社区成员

11,773,506

社区内容

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
CSDN 下载资源悬赏专区
其他 技术论坛（原bbs）
社区管理员
  • 下载资源悬赏专区社区
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

加载中

查看更多榜单
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章