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包含python捷豹函数的词条( 五 )

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例如，在上面的例子 - 如果5个朋友决定你会喜欢餐厅R，但只有2个朋友决定你不会喜欢的餐厅，然后最后的预测是，你会喜欢餐厅R多数总是胜利 。
A.为什么使用随机森林机器学习算法？
（1）有很多好的开源，在Python和R中可用的算法的自由实现 。
（2）它在缺少数据时保持准确性，并且还能抵抗异常值 。
（3）简单的使用作为基本的随机森林算法可以实现只用几行代码 。
（4）随机森林机器学习算法帮助数据科学家节省数据准备时间，因为它们不需要任何输入准备，并且能够处理数字，二进制和分类特征，而无需缩放 ， 变换或修改 。
（5）隐式特征选择，因为它给出了什么变量在分类中是重要的估计 。
B.使用随机森林机器学习算法的优点
（1）与决策树机器学习算法不同，过拟合对随机森林不是一个问题 。没有必要修剪随机森林 。
（2）这些算法很快，但不是在所有情况下 。随机森林算法当在具有100个变量的数据集的800MHz机器上运行时，并且50,000个案例在11分钟内产生100个决策树 。
（3）随机森林是用于各种分类和回归任务的最有效和通用的机器学习算法之一，因为它们对噪声更加鲁棒 。
（4）很难建立一个坏的随机森林 。在随机森林机器学习算法的实现中，容易确定使用哪些参数，因为它们对用于运行算法的参数不敏感 。一个人可以轻松地建立一个体面的模型没有太多的调整
（5）随机森林机器学习算法可以并行生长 。
（6）此算法在大型数据库上高效运行 。
（7）具有较高的分类精度 。
C.使用随机森林机器学习算法的缺点
他们可能很容易使用 ， 但从理论上分析它们是很困难的 。
随机森林中大量的决策树可以减慢算法进行实时预测 。
如果数据由具有不同级别数量的分类变量组成，则算法会偏好具有更多级别的那些属性 。在这种情况下 ， 可变重要性分数似乎不可靠 。
当使用RandomForest算法进行回归任务时，它不会超出训练数据中响应值的范围 。
D.随机森林机器学习算法的应用
（1）随机森林算法被银行用来预测贷款申请人是否可能是高风险 。
（2）它们用于汽车工业中以预测机械部件的故障或故障 。
（3）这些算法用于医疗保健行业以预测患者是否可能发展成慢性疾病 。
（4）它们还可用于回归任务，如预测社交媒体份额和绩效分数的平均数 。
（5）最近，该算法也已经被用于预测语音识别软件中的模式并对图像和文本进行分类 。
Python语言中的数据科学库实现随机森林机器学习算法是Sci-Kit学习 。
R语言的数据科学库实现随机森林机器学习算法randomForest 。
python如何提取双引号中间的内容正则表达式中匹配引号可以直接写入 "；匹配任意内容，可以用.*表示，.表示为任意字符，*表示为任意长度；进一步可以使用圆括号提取引号之间的内容 。
服务器：在进行CGI编程前，确保您的Web服务器支持CGI及已经配置了CGI的处理程序 。
所有的HTTP服务器执行CGI程序都保存在一个预先配置的目录 。这个目录被称为CGI目录，并按照惯例 ， 它被命名为/var/www/cgi-bin目录 。CGI文件的扩展名为.cgi ， python也可以使用.py扩展名 。
扩展资料：
如果需要安装， 不妨下载最近稳定的版本 。就是那个以没有被标记作为alpha或Beta发行的最高的版本 。目前最稳定的版本是Python3.0以上：
如果使用的操作系统是Windows：当前最稳定的Windows版本下载是"Python 3.8.1 for Windows"

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