预测自杀算法用到随机森林
预测自杀算法用到随机森林
实验过程心痛，但总归是向着理想去实现的
如果限定了你（或者计算机）能够从任何分叉点选择的变量的数量，就可能得到全然不同的决策树。
例如，在对自杀预测的研究中，随机森林的预测准确性大大高于更简单的回归算法。
例如，在对自杀预测的研究中，随机森林的预测准确性大大高于更简单的回归算法。
神经网络算法往往非常准确，但用起来极为耗时。
如果你有很多可能的预测指标，比如你想根据基因数据来预测某种疾病的遗传可能性，那么支持向量机非常有用。
实验过程心痛，但总归是向着理想去实现的
如果限定了你（或者计算机）能够从任何分叉点选择的变量的数量，就可能得到全然不同的决策树。
例如，在对自杀预测的研究中，随机森林的预测准确性大大高于更简单的回归算法。
例如，在对自杀预测的研究中，随机森林的预测准确性大大高于更简单的回归算法。
神经网络算法往往非常准确，但用起来极为耗时。
如果你有很多可能的预测指标，比如你想根据基因数据来预测某种疾病的遗传可能性，那么支持向量机非常有用。