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

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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。

决策树是一种监督机器学习算法，用于回归和分类任务。树是可以处理复杂数据集的强大算法。不需要数值输入数据进行缩放。无论数值是多少，决策树都不在乎。不同于其他复杂的学习算法，决策树的结果是可以解释的，决策树不是黑盒类型的模型。虽然大多数模型都有缺失值的问题，但决策树却没有问题。树可以处理不平衡的数据集，只需要调整类的权重。树可以提供特征的重要性或每个特征对模型训练结果的贡献。树是随机森林和梯度增强机等集成方法的基本构建块。决策树的工作方式就像一系列if/else问题。

给定64台主机的过去三周的cpu利用率样本训练集数据，时序间隔300秒,对这批机器接下来一周的cpu利用率进行预测

前言 机器学习应用博客中，将核心介绍三大类学习，即：无监督学习、监督学习、强化学习。本篇将简要介绍： 1.监督学习概念（最常应用场景：分类和回归） 2.分类——k近邻分类器、决策树、朴素贝叶斯（人体运动状态预测）、SVM（人体运动状态预测） 3.回归——线性回归（Linear Regression）（房价与房屋尺寸关系的线性拟合）；多项式回归（Polynomial Regression）（房价与房屋尺寸的非线性拟合）；岭回归(ridge regression）（交通流量预测）一、监督学习 1.监督学习的

机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。

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