数据量太少能不能bootstrap

  统计/机器学习 监督式学习 数据预处理    浏览次数:1656        分享
0

二元分类问题,有个数据集的数据量很小,我在使用random forest之前可不可以用bootstrap增加数据量,然后再训练模型?

 

Sophia   2021-04-21 11:32



   1个回答 
0

感觉没有必要吧,random forest本来就有bootstrap的步骤在里面了吧

SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经

strong.man   2021-04-21 21:15



  相关讨论

对于数值型变量模型怎么知道是连续变量还是离散变量?

对连续特征一定要进行分箱处理吗?

输入变量可以是离散型数据和连续性数据的组合吗?

离散变量和连续变量可以一起放入机器学习的分类器中吗?

数据一样,y却不一样的样本该怎么处理?

机器学习中如何将几种度量距离的量进行线性组合

怎么对特征做标准化使得数值都是正数?

二值化和Onehot表示的特征哪一个较好?

机器学习中的维度灾难怎么防止和克服?

机器学习中的过采样和欠采样是什么意思?

  随便看看

pip install opencv-python失败,难道非要编译安装?

plt.scatter plot怎么让不同的类别有不同的颜色

为什么矩阵的二范数和向量的二范数的定义不同?

不用洛必达法则证明sin x比上x的极限是1

鞍点的数学定义是什么?