随机森林+不平衡处理+遗传算法优化
内容摘要：
在该资源文件夹当中包括了数据预处理和特征工程后的数据（数据来源于第五届泰迪杯技能赛，数据经过作者预处理和特征工程），以及一步导出随机森林训练结果的模型评估函数，模型的特征重要性图像、模型评估的混淆矩阵。同时资源中还有数据不平衡得处理操作，实现方式为下采样。在资源当中还实现了，利用遗传算法（GA）对随机森林进行n_estimators、max_depth、min_samples_split、min_samples_leaf、max_features的参数优化。
资源结构：
-BinaryClassification(GA)
--data：数据
--image：导出图片
--model：模型参数
--Binary_RF(GA).py：遗传算法优化
--BinaryRF.py：常规随机森林分类
适合人群：
该资源适合用来竞赛和写论文，可以快速导出结果，大大节省时间。
使用建议：
二分类数据预处理和特征工程处理好后，导入数据分配好特征和标签，然后运行就可以导出模型的训练权重和模型的特征重要性图像、模型评估的混淆矩阵图像。遗传算法调参属于进阶内容，不懂得可以私信作者。
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资源详情
[{"title":"（ 8 个子文件 2.23MB ） 随机森林+不平衡处理+遗传算法优化","children":[{"title":"BinaryClassification(GA)","children":[{"title":"BinaryRF.py <span style='color:#111;'> 7.07KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Binary_RF(GA).py <span style='color:#111;'> 3.53KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"image","children":[{"title":"BinaryRF_feature_importances.html <span style='color:#111;'> 5.09KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ROC.png <span style='color:#111;'> 28.79KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"BinaryRF_Test_HeatMap.html <span style='color:#111;'> 4.88KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"data","children":[{"title":"test.xlsx <span style='color:#111;'> 114.67KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"train.xlsx <span style='color:#111;'> 1.00MB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"model","children":[{"title":"BinaryRF.pkl <span style='color:#111;'> 6.59MB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}],"spread":true}]
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