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使用随机森林与Xgboost回归对手游《率土之滨》账号进行价格预测
前言 本文所采用的数据为2020年8月率土之滨藏宝阁的上架商品的数据。数据搜集过程在上一篇文章：使用python+Selenium动态爬取《率土之滨》藏宝阁账号信息_GreyLZ的博客-CSDN博客。获取的数据包括账号价格，武将数量，战法数量，宝物数量，武将卡牌，典藏数量，武将卡牌进阶数量数据挖掘实践（30）：算法基础（七）梯度提升
0 简介 0.1 主题 0.2 目标 1） 能够掌握传统的集成框架的类型 2） 能够掌握GBDT的算法过程 3） 能够掌握GBDT的残差 1 提升的概念 2 基本函数 所有可行的弱函数集合（基函数） 3 目标函数 3.1 目标函数策略 3.2 损失函数 4 最优求解思路 5 最优函数 5.1 过程机器学习（二）决策树的比较以房屋价格预测为例续-----计算特征的相对重要性
以房屋价格预测为例续-----计算特征的相对重要性 实验内容实验步骤源代码实验结果 总结 实验内容 在1.9节使用普通的决策树回归器和带AdaBoost算法的决策树回归器预测房屋价格的基础上，判断13个特征中哪个特征对结果的影响最大 实验步骤 (1) 创建一个新的Python文件housi