随机森林实现及调参的R与Python对比——以泰坦尼克幸存者数据为例

python 射频数据

随机森林实现及调参一、R语言方法一、手动调参方法二、网格调参二、python 注：本博客数据仍采用决策树调参的泰坦尼克号数据，前奏(数据预处理)请参考☞ 决策树R&Python调参对比☜ 一、R语言方法一、手动调参 PS.仅使用常规包：randomForest和循环编写。 1-建模 set.seed(6) rf <- randomForest(Survived~.,data=train,ntree=100) y_pred <- predict(rf,test) A <- as.matrix(table(y_pred,test$Survived)) acc <- sum(diag(A))/su

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