所有文章
> 当前分类:AI驱动
从入门到实践：如何利用Stacking集成多种机器学习算法提高模型性能
2025/01/07
## __背景__ 在[机器学习]( ### __什么是Stacking？__ Stacking（堆叠）是[机器学习]( ### __核心思想__ - 多模型融合：同时使用多个不同的[基学习器]( Learners），每个模型对同...
使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列
【AI驱动】
数据集为印度气候天气预报数据，该数据集提供2013年1月1日至2017年4月24日在印度德里市的数据，存在 4 个参数分别是meantemp, humidity, wind_speed, meanpressure，其中meantemp为待预...
2025/01/07
基于LSTM模型的多输入多输出单步时间序列预测
【AI驱动】
数据集为某天气预报数据，该数据集时间维度为2013年1月1日至2017年4月24日，存在 3 个特征分别是meantemp, humidity, meanpressure，接下来将以这三个特征为输入、输出，建立一个多输入多输出的LSTM模型...
2025/01/07
时间窗口划分：时序预测模型的多种形式解析
【AI驱动】
当涉及时间序列数据的预测和分析时，时间窗口的划分是一个至关重要的概念，时间窗口可以理解为我们在时间序列数据中选取的一段时间范围来预测下一个时间点或时间段，利用划分的数据进行训练预测模型，在时间序列预测中，我们通常面临着不同类型的预测问题，例...
2025/01/07
时间序列预测：CNN-BiLSTM模型实践
【AI驱动】
BiLSTM是一种深度学习模型，它结合了两个方向的长短期记忆网络（LSTM），即正向和反向。它的优势主要体现在两个方面： 双向信息捕捉：BiLSTM能够同时从过去和未来的数据中学习，因为它有两个方向的LSTM单元，一个用于正向序列，...
2025/01/07
探讨EMD数据泄露问题的时序预测模型：EMD-CNN-LSTM实现与分析
【AI驱动】
EMD-CNN-LSTM是一种结合了经验模态分解（EMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的模型，用于处理时序数据分析，能够自适应地提取时频特征并建模序列依赖关系。 1. 前言 在进行EMD-CNN-LSTM...
2025/01/07
梯度提升集成：LightGBM与XGBoost组合预测
【AI驱动】
LightGBM和XGBoost是两种高效的梯度提升决策树算法，常用于回归和分类任务，通过逐步优化模型来提升预测精度，并支持并行计算以加速训练过程，我们的组合模型通过分别训练LightGBM和XGBoost模型，然后对它们的预测结果取平均值...
2025/01/07
SVM多分类分析：SHAP解释各类别下各特征对模型的影响力
【AI驱动】
背景 目前大多数模型解释技术通常侧重于分析整体模型的输出如何受到输入特征的影响，而不是针对每个类别来分析特征的贡献。这主要体现在以下几个方面： 整体模型解释：常见的模型解释方法，如全局特征重要性分析、部分依赖图、特征贡献等，通...
2025/01/07
灰狼优化算法(GWO)：从理论到深度学习中的实践应用
【AI驱动】
灰狼优化算法（GWO）是一种模拟灰狼群体猎食行为的优化算法，它主要通过模拟灰狼群体中的领袖狼（alpha）、跟随狼（beta、delta）和普通狼（omega）的角色来实现寻优 1. 灰狼优化算法过程： 1.1 初始化 ...
2025/01/07
利用Pytorch框架构建lstm时间序列预测模型
【AI驱动】
PyTorch和TensorFlow各有优势，选择哪个框架通常取决于具体的应用场景和个人偏好，PyTorch因其简洁性和动态计算图，更适合快速原型开发和学术研究，而TensorFlow凭借其丰富的功能和强大的生产部署能力，更适合工业界的大规...
2025/01/07
Pythorch框架构建Attention-lstm时序模型
【AI驱动】
Attention 是一种机制，在神经网络中处理序列数据时，使模型能够“专注”于输入序列中不同部分的重要性，它通过给每个输入位置分配不同的权重，以便网络可以在处理序列时关注更相关的部分，从而提高模型性能 Attention + LST...
2025/01/07
SHAP全解析：机器学习、深度学习模型解释保姆级教程
【AI驱动】
## __什么是SHAP解释？__ 在[机器学习]( Additive exPlanations）是一种解决这一问题的工具，通过分配特征的重要性值来解释模型的输出 ### __SHAP的核心理念__ SHAP的核心思想源自合作博弈论中...
2025/01/07
数据分布与变化：从理论到实践指南
【AI驱动】
什么是数据分布 数据分布指的是在给定数据集中，不同数值或取值出现的频率或概率的分布模式，它描述了数据集中各个数值或取值的分布情况，包括集中趋势（如均值、中位数、众数）、数据的变异程度（如标准差、方差）以及数据点在整个数据范围内的分布情...
2025/01/07
ARIMA与Prophet的完美结合：AutoARIMAProphet时序模型
【AI驱动】
AutoARIMAProphet模型 AutoARIMAProphet 是一种将两种流行的时间序列预测模型 AutoARIMA 和 Prophet 结合起来的混合模型。它结合了 AutoARIMA 模型的自动参数选择功能和 Proph...
2025/01/07
决策树和随机森林的决策过程路径可视化解读
【AI驱动】
什么是决策树 基本结构： 决策树是一种树状模型，其中每个节点表示一个特征，每个分支表示该特征的一个可能值，而每个叶节点表示一个类标签（分类）或一个连续值（回归） 单模型： 决策树是一个单一的模型，它通过递归地对数据进...
2025/01/07
综合多种梯度提升模型：LightGBM、XGBoost、CatBoost与NGBoost的集成预测
【AI驱动】
模型背景 LightGBM和XGBoost是两种高效的梯度提升决策树算法，常用于回归和分类任务，通过逐步优化模型来提升预测精度，并支持并行计算以加速训练过程CatBoost是一种高效的梯度提升算法，特别在处理类别特征时具有显著优势，能...
2025/01/07
搜索文章
热门话题
文章精选
