2018 年社交媒体策略的 50 个基本事实

fahimfoysal08

仅当在训练期间未遇到同一对  时，才会将一对  分配给树。这意味着  对不会分配给森林中  的树木。然后，进行投票：对于每一对 ，一棵树会给出其结论：一个  与第二个  相比在  中获得更高位置的概率。所有其他遵守“以前没有见过这个 ”要求的树都会执行相同的操作，最后，每对  都会获得一组概率值。然后，我们对收到的所有概率进行平均。现在已有足够的数据进行下一步。 使用随机森林估计特征重要性 在分配重要性评级时，随机森林会产生令人难以置信的结果。评估按如下方式进行： 特征值在所有  对之间进行混洗，并将更新的值集分配给算法。

测量算法质量或稳定性的 柬埔寨 電話號碼 任何变化（正确猜测的目标值的百分比是否保持不变）。 然后，根据收到的值，可以得出结论： 如果算法的质量显着下降，那么该特性就很重要。质量下降得越严重，该特性就越重要。 如果算法的质量保持不变，那么该特征就不那么重要了。 对所有特征重复该过程。这导致对最重要的定位因素的评估。 为什么我们认为相关分析不利于排名因素研究 我们有意放弃了使用相关性分析的常见做法，并且收到了许多评论：“相关性并不意味着因果关系”，“这些看起来不像排名因素，但不再有相关性。”因此，我们认为这一点值得单独段落。



首先，我们想进一步强调一个事实，即用于研究的初始数据收集是高度可变值的集合。回想一下，我们不仅查看了一个 ，还查看了  个 。每个  都有自己的平均特征值，而这种唯一性在相关性分析过程中完全被忽略了。然而，我们认为每个  都应该单独对待并尊重其原创性。 相关分析仅在查看两个变量之间的关系（例如，反向链接数量对  排名的影响）时才能给出可靠的结果。 “这个特定因素会影响这个职位吗？ »：这个问题可以准确回答，因为涉及到唯一有影响的变量。但我们能够孤立地研究每个因素吗？可能不会，因为影响  中  位置的因素有很多。