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课程大纲
简介
- 随机森林的概述和优势
- 理解决策树和集成方法
入门
- 设置库（Numpy、Pandas、Matplotlib等）
- 随机森林中的分类和回归
- 用例和示例
实现随机森林
- 准备训练数据集
- 训练机器学习模型
- 评估和提高准确性
调整随机森林中的超参数
- 执行交叉验证
- 随机搜索和网格搜索
- 可视化训练模型性能
- 优化超参数
最佳实践和故障排除技巧
总结和下一步
要求
- 了解机器学习概念
- 具备Python编程经验
受众
- 数据科学家
- 软件工程师
14 小时
