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集成算法的学习与应用
第21任务： 19-随机森林回归器填补缺失值的实验（7）
查看课程
任务列表
第1任务： 课件
第2任务： 00-课程演示（思维导图）
第3任务： 01-集成算法的概述
第4任务： 02-复习sklearn的基本知识
第5任务： 03-查看实验环境是否正常
第6任务： 04-重要参数讲解及实验启动
第7任务： 05-复习sklearn基本的建模流程
第8任务： 06-随机森林和决策树在一组交叉验证下的效果对比
第9任务： 07-基评估器的学习曲线
第10任务： 08-随机森林相关参数的解读
第11任务： 09-随机森林中的bootstrap
第12任务： 10-随机森林中重要的属性与接口
第13任务： 11-随机森林与单个基评估器的准确率对比
第14任务： 12-随机森林回归器的使用
第15任务： 13-随机森林回归器填补缺失值的实验（1）
第16任务： 14-随机森林回归器填补缺失值的实验（2）
第17任务： 15-随机森林回归器填补缺失值的实验（3）
第18任务： 16-随机森林回归器填补缺失值的实验（4）
第19任务： 17-随机森林回归器填补缺失值的实验（5）
第20任务： 18-随机森林回归器填补缺失值的实验（6）
第21任务： 19-随机森林回归器填补缺失值的实验（7）
第22任务： 20-随机森林调参与泛化误差的介绍
第23任务： 21-医疗数据集的分类实验的调参（1）
第24任务： 22-医疗数据集的分类实验的调参（2）
