基于随机森林RF的回归预测，随机森林RF重要性排序，多变量输入模型。
运行环境为matlab2018，程序内注释详细，直接替换数据就可以用。随机森林的特征变量重要性排序在特征选择和特征分析中具有广泛的用途。它可以用来识别哪些特征对目标变量的预测最为重要，从而帮助我们理解数据中的关键特征和影响因素。
2024-05-22 10:08:37
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基于MATLAB编程，用长短期神经网络LSTM进行碳排放量预测，碳排放是一种时间序列的数据，用LSTM比一般神经网络更适合，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用
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2024-05-21 15:23:06
1.17MB
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基于BP神经网络回归预测,多变量输入单输出模型。
评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
2024-05-17 18:48:38
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利用ReliefF算法对回归特征变量做特征重要性排序，实现特征选择。
通过重要性排序图，选择重要的特征变量，以期实现数据降维的目的。
程序直接替换数据就可以用，程序内有注释，方便学习和使用。
程序语言为matlab。
2024-05-13 17:26:37
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粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-LSTM回归预测，多输入单输出模型
评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
2024-05-13 10:49:49
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粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-LSTM回归预测，多输入单输出模型
粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-LSTM回归预测，多输入单输出模型
评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
2024-05-13 10:47:04
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CNN-LSTM组合预测模型，输入数据是多列输入，单列输出的回归预测模型，代码内部有基本注释，替换数据就可以使用，版本需求是2020及以上
2024-05-01 17:54:24
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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
2024-04-30 14:56:19
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