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gcForest 集成学习方法的 Python 实现

人工智能 python 深度学习机器学习

前言看完 gcForest 这篇 paper 有一段时间了，但是一直没有去网上搜集相关的实现代码，去把它调试跑通，并将之应用到实际的项目中。这两天终于抽空做了实现，并和自己项目中常用的集成算法（TreeNet、XGBoost）做了简单对比。下面总结一下整个算法的 Python 实现过程，以及将它应用到自己的数据集上出现的问题和解决办法。一、运行环境要求 Python 版本：3.6.0 以上； numpy 版本：1.12.0 以上； jupyter 版本：1.0.0 以上； scikit-learn 版本

2018-01-15

6.5K8

泛谈大数据 + AI 在征信行业的应用

人工智能机器学习深度学习大数据

本文主要探讨了人工智能在金融领域和征信行业的应用，包括信用评分、风险控制和提升传统征信行业的决策效率等方面。同时，文章还讨论了人工智能在征信行业的监管和个人信息隐私保护方面的影响。

2017-07-14

1.8K0

小菜鸟对周志华大神gcForest的理解

决策树深度学习机器学习大数据

本文介绍了什么是gcForest，以及其整体实现流程。gcForest是一种基于决策树的集成学习算法，旨在解决深度学习的参数复杂性和训练数据不足的问题。该算法采用级联森林的思想，通过多粒度的扫描，将特征进行多级划分，从而能够很好地提高模型的泛化能力。在实验中，作者对比了gcForest和DNN、LR、RF、SVM等算法在大数据集和小数据集上的表现，结果表明，gcForest在多个数据集上都有很好的表现，证明了其作为一种集成学习算法的优越性和高效性。

2017-04-10

7.7K0

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