数据集

本文拟对kaggle上的一篇关于随机森林模型的文章进行案例调研，对文章的各个环节，包括案例描述、数据检视、特征工程、模型训练和模型优化使用的方法进行梳理并对文章的亮点与不足做出相应的反思。该文章的任务是基于随机森林模型，结合人的15项特征来预测该人年收入是否超过5万美元。数据源是美国人口普查局1994年的普查数据，调查对象数量为32561。这篇文章的亮点有：1.特征工程使用了简单而且容易理解的方法；2.进行充分的数据检视，对后续数据处理有了启示性作用；3、通过计算特征重要度过滤不重要的特征，展现了模型可以不断优化的可能性。主要不足有：1、没有解决高基数问题；2.并没有优化模型参数；3.没有处理离群值。

随机森林 介绍和 python代码算法实现

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基于随机传感器位置的深度学习DOA估计

步骤1、打开花名册录入信息，每一行输入一个学生名字; 步骤2、录入完成后，保存信息，返回界面开始点名; 步骤3、点击“开始点名”，选择“抽取人数”; 步骤4、点击“显示结果”，显示抽取到的人; 步骤5、如需再次抽取，点击“刷新结果”，再点击“开始抽取”; 注意事项： ①第一次点名，必须“打开花名册”，录入学生姓名; ②花名册信息，必须一个名字一行，录完成必须点击保存; ③不点击“刷新结果”，会将历史点名记录显示在下方。

微电网高效能源管理的随机博弈 python源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 构建了一个随机博弈框架，包括一个微电网网络，使能源交易、动态定价和作业调度成为可能。 为了解决这一问题，我们设计了一种新的双网络模型(ET和ADL网络)，它可以同时进行动态定价和需求调度。 为了计算各种设置下的最优策略，应用了我们提出的算法，并证明了通过我们提出的动态定价模型获得的回报对大多数微电网产生了更大的回报。

案例基于pyspark开发，使用了线性，Ridge，LASSO，Elastic Net，决策树，梯度提升树以及随机森林7种回归模型完成预测，并使用了均方差和R2评估指数对七种模型效果进行了比较分析

# 使用决策树和随机森林预测员工的离职率 python 帮助人事部门理解一个员工为何离职，预测一个员工离职的可能性。 ## 画出决策树的特征的重要性 ## importances = dtree.feature_importances_ # print(importances) # print(np.argsort(importances)[::-1]) feat_names = df.drop(['turnover'],axis=1).columns indices = np.argsort(importances)[::-1] # argsort()返回的是数据从小到大的索引值 plt.figure(figsize=(12,6)) plt.title("Feature importances by Decision Tree") plt.bar(range(len(indices)), importances[indices], color='lightblue', align="center") plt.step(range(len(indices)), np.cum

这项研究的主要目的是通过统计处理工具评估气候的变化和变化，该工具能够突出显示位于北部（圣路易，巴克尔），中部（达喀尔，塞内加尔南部（Ziguinchor，坦巴昆达）。 此外，通过应用几种测试而不是一项来检查一种行为，统计测试的敏感性也表现出差异。 还比较了在两个不同时期（1970-2010年和1960-2010年）进行的测试结果，显示了统计测试结果对时间序列的依存性。 因此，在1970年至2010年之间，进行了探索性数据分析，以明显的方式给出了降雨行为的第一个想法。 然后，计算统计特征，例如均值，方差，标准差，变异系数，偏度和峰度。 随后，将统计检验应用于所有保留的时间序列。 Kendall和Spearman等级相关性检验可以验证年度降雨观测是否独立。 休伯特的分割程序，Pettitt，Lee Heghinian和Buishand测试可以检查降雨的均匀性。 趋势是通过首先使用年度和季节性Mann-Kendall趋势检验进行的，并且在显着情况下，趋势强度通过Sen的斜率估计器检验计算。 所有统计检验均在1960-2010年期间应用。 解释性分析数据表明，北部和中部地区的记录呈上升趋势，而