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问随机森林与神经网络的不同精度
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Data Science用户

提问于 2020-12-01 20:43:48

回答 2查看 100关注 0票数 3

我用神经网络模型和随机森林模型运行了一组时间序列数据。对于神经网络，我将数据标准化，将其分为测试20%，验证和训练80%。采用Keras库神经网络，here.The的准确率为85%(每次得到不同的精度)。对于随机森林，我没有对数据进行标准化，测试列车的分割率分别为20%和80%，我在这里使用了scikit学习。我得到93%的精度.Here时间序列数据以及使用。难道我不应该得到与神经网络相似的精确度吗？我做错了什么？(我在那里读一些论文，它们有类似的准确性。这就是为什么我要问。随机森林也能过关吗？我的一辆是不是太合适了？！

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回答 2

Data Science用户

发布于 2020-12-01 23:27:18

不同的模型会给出不同的准确性。同样的模型也可以给你不同的准确性。您可以尝试将种子设置为预定义的值，以便在相同的模型结果中获得更多的一致性。

票数 1

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Data Science用户

发布于 2020-12-02 21:50:41

将模型视为将输入特性映射到响应变量的函数。随机森林分类器/回归器始终是一个分段常数函数。神经网络是连续函数(它们是线性映射和连续激活函数的连续实现)。它们总是不同的，所以你的工作在这里是准确的。

对于一致性问题，请尝试设置上面提到的种子。此外，尝试添加交叉验证到您的模型，以避免太好/太糟糕的随机选择。

票数 1

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页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/86175

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