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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:
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机器学习之使用决策树回归模型进行cpu占有率预测下载
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。
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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...
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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...
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