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GEE说:
有哪些模型技术?比如预处理模型、机器学习算法
等
一、预处理模型
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标准化:主要是将特征值转换成0均值和单位标准差,以便模型更好地拟合数据。
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归一化:主要是将特征值转换成满足某个范围的数值,以便模型更好地拟合数据。
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缺失值填充:主要是将没有值的特征值补充上,以便模型更好地拟合数据。
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异常值处理:主要是将极端值进行处理,以便模型更好地拟合数据。
二、机器学习算法
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决策树:基于特征值来做出决策。
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随机森林:基于多棵决策树来做出决策,并且可以抑制过拟合的现象。
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支持向量机:通过寻找最大边界来划分数据。
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K近邻:基于最近的K个样本来做出预测。
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逻辑回归:基于结果的概率来做出决策。
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神经网络:基于神经元网络来做出决策。
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