我建造的

我使用随机森林，梯度提升和catboost回归器建立了机器学习模型的合奏，以预测目标变量。这些模型在数据集上进行了训练，并将其预测结合在一起以创建整体预测。计算平均平方误差（MSE）以评估每个单独模型和集合的性能。

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古怪的通配符

应用链接

https://github.com/SubhashishMahapatra/Ensemble-of-RandomForest-GradientBoost-CatBoost

屏幕截图

描述

在这个项目中，我使用随机森林，梯度提升和Catboost回归器开发了机器学习模型的合奏。目标是根据给定数据集预测目标变量。合奏方法结合了多个模型的预测，以创建更强大，更准确的预测。

该项目涉及多个步骤：

• 数据预处理：数据集已加载并处理缺失值。分类变量是使用标签编码编码的，并将数值变量归为平均值。

• 模型训练：三种模型 - 随机森林，梯度提升和catboost - 在预处理数据上进行了实例化和培训。这些模型学习数据中的模式和关系以进行预测。

• 模型评估：训练有素的模型是在测试集上使用均方根误差（MSE）评估的。 MSE提供了模型在预测目标变量方面的性能。

• 集合创建：通过组合三个模型的预测来创建一个集合。集合预测计算为单个模型预测的平均值。

• 合奏评估：与单个模型相比，计算MSE的整体预测以评估其性能。

结果显示了每个单独模型（随机森林，梯度增强和catboost）的MSE和集合预测的MSE。 MSE越低，模型在预测目标变量方面的性能就越好。

链接到源代码

https://github.com/SubhashishMahapatra/Ensemble-of-RandomForest-GradientBoost-CatBoost

允许许可证

什么

背景（是什么让您决定构建这个特定的应用程序？是什么启发了您？）

建立这种机器学习模型的整体背后的动机是提高特定目标变量预测的准确性和鲁棒性。通过结合不同模型的优势，整体方法通常可以超越单个模型并提供更可靠的预测。

这个项目的灵感来自创建一个强大的预测模型，该模型可以处理数据中的复杂关系。随机的森林，梯度提升和Catboost是广泛且有效的机器学习算法，已广泛用于回归任务。通过利用这些算法的优势并结合其预测，我们可以实现更好的预测性能。

我是如何构建它的（您是如何利用GitHub Action或Github代码？

要构建机器学习模型的合奏，我使用了Python编程语言和几个库：

• numpy和pandas用于数据操纵和预处理
• Scikit-Learn用于模型培训，评估和插补
• catboostregressor模型的catboost
• matplotlib或Seaborn用于数据可视化（代码中未明确提及） 我利用Jupyter笔记本或任何其他Python IDE来编写和运行代码。问题中提供的代码段逐步执行。

在整个过程中，我学习并应用了各种技术，例如处理缺失值，标签编码分类变量，推出数值变量，培训和评估回归模型以及创建集成预测。

。

我可能已经使用github操作或github代码来自动化某些任务或协作开发，但是代码片段没有明确提及它。

其他资源/信息

如果您有兴趣了解有关集合方法或此项目中使用的机器学习模型的更多信息，则这里有一些其他资源：

• Scikit-Learn文档：https://scikit-learn.org/stable/
• catboost文档：https://catboost.ai/docs/
• Kaggle教程和机器学习课程：https://www.kaggle.com/learn/overview
• 机器学习精通博客：https://machinelearningmastery.com/ 这些资源可以提供进一步的见解，并帮助您更详细地探索该主题。愉快的学习和实验合奏方法和机器学习！