准确预测

我想请教一下逻辑回归模型如何处理类别不平衡的问题？我的数据集中正样本和负样本数量非常不均衡，导致传统的逻辑回归模型无法准确预测。我已经尝试过简单的过采样和欠采样，但效果并不理想。请问还有哪些更有效的方法可以解决类别不平衡问题呢？感谢各位大佬指点迷津！ ...

我想在神经网络中实现时间序列预测，但是不知道如何开始。我的数据是按时间顺序排列的，并且有连续的时间步和每个时间步的多个变量。我已经了解了一些有关循环神经网络的知识，但我不确定是否是最佳选择。我希望找到一种特定的方法来处理时间序列数据，以准确预测未来的趋势。有没有...

作为学术界和政府部门常用的数据挖掘算法之一，随机森林算法已经被广泛应用于国家经济发展预测。然而，对于其在预测精度和模型分析方面的准确性，仍存在着一定的争议。因此，我希望能够请教一些相关领域的专家或研究者，关于随机森林算法在国家经济发展预测中的优缺点、适用场景、评...

我正在尝试在Java中实现梯度提升树算法，但我不确定如何准确地将该算法转化为Java代码。我需要了解如何初始化基础模型和决策树，在每一次迭代中如何将残差拟合到新的树上，并最终如何准确预测新的数据。如果有Java编程方面的专家或者对梯度提升树算法很熟悉的人，请帮助我理解并实现...

我正在尝试使用逻辑回归模型进行分类，但数据集中存在缺失值。我想知道如何在逻辑回归模型中进行缺失值处理，以确保我的模型能够准确预测新数据的分类。请问应该如何处理缺失值，是删除缺失值还是使用某种插补方法进行填充？如果是填充，那么应该选择哪种填充方法来最大程度地减少误...

在进行电力负荷预测时，随机森林算法是否能够准确预测出未来的负荷，这是一个涉及到机器学习算法的问题。希望在问题描述中能够说明数据集的来源、采样方式以及算法的使用情况。例如，我使用2019年1月1日至2019年12月31日的电力负荷数据，通过随机森林算法建立模型，想要在2020年1月1...

我正在探究时间序列数据，想知道随机森林算法是否可以准确预测这种类型的数据。我已经了解到，随机森林算法是一种集成学习算法，可以通过随机抽样和特征选择来提高预测准确性。但是，在时间序列数据中，有时序和相关性等因素需要被考虑。因此，我想问一下，随机森林算法在处理时间序...

我最近在使用决策树算法时遇到了一个问题，我的数据集中有些类别之间存在重叠，导致算法无法准确预测。我想知道在处理具有类别重叠的数据集时该如何注意问题，应该如何调整算法以提高准确率？希望有经验的老师或者专家能够给出解决方案或者建议。非常感谢！ ...

我想了解决策树算法与其他算法（如随机森林和GBDT）的联系。我知道决策树是基于树形结构进行分类和回归的算法，而随机森林和GBDT则是基于决策树的集成算法。随机森林通过组合多个决策树来准确预测，而GBDT则是通过连续拟合决策树的残差来弥补模型不足。因此，我们可以将随机森林和GBD...