IBM HR员工减员 数据取自此处要解决的主要业务问题是如何创建系统以帮助大公司通过了解哪个员工可能离职来控制其减员，从而为他/她提供一些激励措施。留下来。 如何导航？ 注意： 3X项目仅使用Python 3.X和Tableau 10.0及更高版本进行分析 PPT-包含业务问题和转换为DS问题 Tableau-EDA洞察 功能选择 各种分类模型 最终PPT-解释 报告 安装 $ pip install imblearn # For Smote 问题陈述 我们的客户是ABC一家领先的公司，在该领域表现良好。 最近，它的员工流失率急剧上升。 在过去的一年中，员工流失率已从14％上升到25％。 我们被要求制定一项战略，以立即解决该问题，以免影响公司的业务发展，并提出长期有效的员工满意度计划。 当前，尚无此类程序。 不能再加薪。 幻灯片在 探索性数据分析 数据是不平衡的，我们有83％的人尚未离

随机森林算法 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学 随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习（Ensemble Learning）理念的分类算法，它通过构建并结合多个决策树来进行预测。随机森林的核心在于利用多个决策树的多样性来提高整体预测准确性，减少过拟合的风险。 1. **随机森林的构成** 随机森林中的“森林”指的是由许多决策树组成的集合，而“随机”体现在两个方面：每棵树的训练样本是从原始训练集中通过有放回抽样（Bootstrap Sampling）得到的子集，这种方式称为自助采样，确保了样本的多样性和重复性；构建每棵树时，不是从所有特征中选择最佳分割点，而是随机选取一定数量的特征进行分割，增加了特征选择的随机性。 2. **随机森林的特点** - **抗过拟合**：由于样本和特征的随机性，随机森林能够避免单一决策树的过拟合问题。 - **稳定性**：随机性导致每棵树的性能可能有所不同，但整体上增强了模型的稳定性和鲁棒性。 - **无需特征选择**：随机森林可以在高维数据上运行，不需要预处理进行特征选择。 - **并行计算**：因为每棵树可以独立训练，所以适合并行化处理，加快训练速度。 - **可解释性**：虽然整体模型解释性不如单棵决策树，但可以分析各个特征的重要性，提供一定的解释性。 3. **随机森林的生成过程** - **样本抽取**：从原始训练集中随机抽取与原数据大小相同且有放回的子集，形成训练每棵树的数据集。 - **特征选择**：在构建决策树节点时，不是从所有特征中选取最佳分割点，而是从k个随机选取的特征中选择最佳，通常k等于特征总数的平方根。 - **树的构建**：基于抽样的数据集和随机特征子集，构建决策树。每棵树都尽可能生长到最大深度，以增加多样性。 - **集成预测**：对于新的输入样本，通过所有树进行分类，多数投票决定最终类别。 4. **优缺点** - **优点**：抗噪、无需特征选择、处理高维数据能力强、并行化效率高、实现简单。 - **缺点**：参数调整复杂、训练和预测速度相对较慢、模型解释性相对较差。 随机森林的性能通常优于单一的决策树，因为它通过集成学习减少了过拟合的风险，增强了模型的泛化能力。同时，它还能通过计算特征重要性来辅助特征选择，是机器学习领域广泛应用的分类算法之一。

SPORF-稀疏投影倾斜随机森林（aka RerF，Rander Forest或Random Projection Forests）-是由开发的算法 类似于由开发的Random Forest-Random Combination（Forest-RC 。 两种算法之间的区别是随机线性组合的发生位置：Forest-RC在树级别组合特征，而RerF在节点级别组合特征。 配套 内存优化的RandomForest和RerF的C ++实现。 Python对packedForest的绑定。 RerF的R和C ++实现。

心血管疾病使用决策树和随机森林分类器 决策树算法可用于预测心血管疾病并使用随机森林分类器和探索性数据分析来提高准确性

预测航空公司延误 使用Hadoop通过2007年和2008年的数据预测奥黑尔机场的航班延误。使用Pig脚本，构建了一个特征矩阵，通过该矩阵我们可以训练和预测航空公司的延误，准确度约为80％ 项目详情 建立了一个预测航空公司延误的模型，准确度约为80％ 将航空公司数据集与UCI Repo的740万飞行记录一起使用 利用Pydoop实现MapReduce以构建特征矩阵 使用Pig脚本生成功能 使用Python，Scikit-Learn，Pig，Hadoop，HDFS，AWS EMR，IPython构建 技术指标 Python 2.7 Hadoop 2.7.3 Scikit学习 大熊猫 线性回

Python机器学习 通用机器学习算法的Python代码

更新（2021年2月1日） 注意力！ 该存储库将不再维护，请检查我们新的Deep Forest存储库，以提高效率。 详细信息在： 仓库： : 文档： : PyPI上的软件包： ://pypi.org/project/deep-forest/ 您可以通过pip安装较新版本的gcForest pip install deep-forest 此存储库中的旧版本（gcForest v1.1.1）仅用作该算法的说明。 gcForest v1.1.1来了！ 这是gcForest实施的官方克隆。（大学的Web服务器有时不稳定，因此我们将官方克隆放在github上） 软件包官方网站： : 该软件包按“原样”提供，免费供学术使用。 您可以自行承担运行风险。 出于其他目的，请联系教授（ ）。 说明：[1]中提出的gcForest的python 2.7实现。 gcFores

项目3：多分类 作者：Khyatee Desai和David Shin 概述 Spotify一直在寻求创建其他功能和播放列表，以使用户发现来自不同流派和时代的新歌手。 新增内容可能会导致现有用户续订该应用程序的每月订阅，并希望扩展其音乐种类。 以下分析旨在证明音乐可以根据其音乐属性所源自的时间段进行分类。 通过类型分类发现新歌手不仅使用户受益，而且使歌手和Spotify受益。 未知的艺术家将从更多的发现方法中受益，Spotify可能获得更多的收入和更多的数据。 业务问题 要开发最佳功能和播放列表，我们需要了解在按时间段对音乐进行分类时哪些功能最重要。 创建新功能可能会推动客户续订并吸引新用户的兴趣。 数据 我们使用的主要数据集包含1921-2020年间歌曲属性。 Spotify数据包含每个轨道的音频功能，如下所示： 钥匙 值类型 值说明 duration_ms 整型 轨道的持续时间（以

forestError：随机森林预测误差估计的统一框架 1.0.0版更新 该软件包已更新，以反映偏差的常规征兆（平均预测减去平均响应）。 该软件包的早期版本返回负偏差（平均响应减去均值预测）。 因此，必须颠倒涉及此程序包输出的任何偏差的代数运算的符号，以保持其预期的效果。 概述 forestError软件包使用Lu和Hardin（2021）中引入的插件方法为随机森林预测估算条件均方预测误差，条件偏差，条件预测间隔和条件误差分布。 这些估计值取决于测试观测值的预测值，并考虑可能的响应异质性，随机森林预测偏差以及整个预测器空间中的随机森林预测变异性。 在当前状态下，此程序包中的main函数接受使用以下任何程序包构建的回归随机森林： randomForest ， randomForestSRC ， ranger ，和 quantregForest 。 安装 在R运行以下代码行将从CRAN

Loan_Default_Prediction：贷款违约预测的端到端机器学习过程，机器学习的最终项目ISpring2018 @ GWU