คำถามติดแท็ก regression

ปิด คำถามนี้ต้องการรายละเอียดหรือความคมชัด ไม่ยอมรับคำตอบในขณะนี้ ต้องการปรับปรุงคำถามนี้หรือไม่ เพิ่มรายละเอียดและชี้แจงปัญหาโดยแก้ไขโพสต์นี้ ปิดให้บริการใน2 ปีที่ผ่านมา ดังนั้นเมื่อฟังก์ชั่น sigmoid นั้นถูกกำหนดเป็นhθ (x) = g (θ ^ (T) x) ฉันจะใช้งาน funcion นี้ใน Octave ได้อย่างไรโดยที่ g = zeros (ขนาด (z))?

9 regression  logistic-regression  octave 

ฉันได้ฝึกฝนแบบจำลองการทำนายด้วย Scikit Learn ใน Python (Random Forest Regressor) และฉันต้องการแยกน้ำหนักของคุณลักษณะแต่ละอย่างเพื่อสร้างเครื่องมือ excel สำหรับการคาดการณ์ด้วยตนเอง สิ่งเดียวที่ฉันพบคือmodel.feature_importances_แต่มันไม่ได้ช่วย มีวิธีการที่จะบรรลุหรือไม่ def performRandomForest(X_train, y_train, X_test, y_test): '''Perform Random Forest Regression''' from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor() model.fit( X_train , y_train ) #make predictions expected = y_test predicted = model.predict( X_test ) #summarize the fit of the model …

9 python  predictive-modeling  regression  random-forest  scikit-learn