40万条数据，80个特征，正负样本1：12时的广告点击率预测研究中决策树和随机森林的参数大概设置为多少

在进行决策树和随机森林模型调参时，需要考虑以下几个参数：

1. 决策树的参数：树的深度、最小叶子节点样本数、最小分割样本数等。
2. 随机森林的参数：决策树数量、每棵树的最大深度、每棵树的最小叶子节点样本数、每棵树的最小分割样本数等。

具体的参数设置需要根据实际情况选择，以下是一些常用的默认值和建议值：

1. 决策树的参数建议值：

- 树的深度：默认为 None，建议设置为 5~10。
- 最小叶子节点样本数：默认为 1，建议设置为 5~10。
- 最小分割样本数：默认为 2，建议设置为 10~20。

2. 随机森林的参数建议值：

- 决策树数量：默认为 100，建议设置为 100~500。
- 每棵树的最大深度：默认为 None，建议设置为 5~10。
- 每棵树的最小叶子节点样本数：默认为 1，建议设置为 5~10。
- 每棵树的最小分割样本数：默认为 2，建议设置为 10~20。

需要注意的是，不同的数据集和问题可能需要不同的参数设置，因此在实际应用中，需要根据实验结果进行调整。

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java代码生成1万条6个特征和一个结果的数据，并且数据浮动在正负0.05之间，将数据写入xlsx

好的，我可以为您提供Java代码来生成1万条6个特征和一个结果的数据，并且数据浮动在正负0.05之间，并将数据写入XLSX文件中。以下是代码示例：

import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.Random;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Row;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;

public class GenerateData {

    private static final int ROWS = 10000; // 数据行数
    private static final int FEATURES = 6; // 特征数
    private static final String[] FEATURE_NAMES = {"feature1", "feature2", "feature3", "feature4", "feature5", "feature6"}; // 特征名称
    private static final String RESULT_NAME = "result"; // 结果名称
    private static final double FLUCTUATION = 0.05; // 浮动范围

    public static void main(String[] args) {
        XSSFWorkbook workbook = new XSSFWorkbook();
        Sheet sheet = workbook.createSheet("data");

        // 创建表头
        Row headerRow = sheet.createRow(0);
        for (int i = 0; i < FEATURES; i++) {
            Cell cell = headerRow.createCell(i);
            cell.setCellValue(FEATURE_NAMES[i]);
        }
        Cell resultCell = headerRow.createCell(FEATURES);
        resultCell.setCellValue(RESULT_NAME);

        // 生成数据
        Random random = new Random();
        for (int i = 1; i <= ROWS; i++) {
            Row row = sheet.createRow(i);
            double[] features = new double[FEATURES];
            for (int j = 0; j < FEATURES; j++) {
                double value = random.nextDouble() * FLUCTUATION * 2 - FLUCTUATION; // 生成浮动值
                features[j] = new BigDecimal(value).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue(); // 保留两位小数
                Cell cell = row.createCell(j);
                cell.setCellValue(features[j]);
            }
            double result = random.nextDouble() * FLUCTUATION * 2 - FLUCTUATION;
            Cell resultCellData = row.createCell(FEATURES);
            resultCellData.setCellValue(new BigDecimal(result).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue()); // 保留两位小数
        }

        // 写入XLSX文件
        try {
            FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(new File("data.xlsx"));
            workbook.write(outputStream);
            workbook.close();
            System.out.println("数据已生成并写入文件！");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

在运行该代码后，您将在当前目录下找到名为" data.xlsx "的文件，其中包含1万行6个特征和一个结果的数据，数据浮动在正负0.05之间。

Java代码来生成1万条6个特征和一个结果的数据，第一组数据随机生成，新一组数据是上一组数据的浮动在正负0.05之间，并将数据写入XLSX文件中。

好的，我可以为您提供Java代码来生成1万条6个特征和一个结果的数据，第一组数据随机生成，新一组数据是上一组数据的浮动在正负0.05之间，并将数据写入XLSX文件中。以下是代码示例：

import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.Random;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Row;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;

public class GenerateData {

    private static final int ROWS = 10000; // 数据行数
    private static final int FEATURES = 6; // 特征数
    private static final String[] FEATURE_NAMES = {"feature1", "feature2", "feature3", "feature4", "feature5", "feature6"}; // 特征名称
    private static final String RESULT_NAME = "result"; // 结果名称
    private static final double FLUCTUATION = 0.05; // 浮动范围

    public static void main(String[] args) {
        XSSFWorkbook workbook = new XSSFWorkbook();
        Sheet sheet = workbook.createSheet("data");

        // 创建表头
        Row headerRow = sheet.createRow(0);
        for (int i = 0; i < FEATURES; i++) {
            Cell cell = headerRow.createCell(i);
            cell.setCellValue(FEATURE_NAMES[i]);
        }
        Cell resultCell = headerRow.createCell(FEATURES);
        resultCell.setCellValue(RESULT_NAME);

        // 生成第一组数据
        Random random = new Random();
        double[] previousFeatures = new double[FEATURES];
        for (int i = 0; i < FEATURES; i++) {
            double value = random.nextDouble();
            previousFeatures[i] = new BigDecimal(value).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue(); // 保留两位小数
        }
        double previousResult = random.nextDouble();
        Row previousRow = sheet.createRow(1);
        for (int i = 0; i < FEATURES; i++) {
            Cell cell = previousRow.createCell(i);
            cell.setCellValue(previousFeatures[i]);
        }
        Cell previousResultCell = previousRow.createCell(FEATURES);
        previousResultCell.setCellValue(new BigDecimal(previousResult).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue()); // 保留两位小数

        // 生成新数据
        for (int i = 2; i <= ROWS; i++) {
            Row row = sheet.createRow(i);
            double[] features = new double[FEATURES];
            for (int j = 0; j < FEATURES; j++) {
                double value = previousFeatures[j] + random.nextDouble() * FLUCTUATION * 2 - FLUCTUATION; // 生成浮动值
                features[j] = new BigDecimal(value).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue(); // 保留两位小数
                Cell cell = row.createCell(j);
                cell.setCellValue(features[j]);
            }
            double result = previousResult + random.nextDouble() * FLUCTUATION * 2 - FLUCTUATION;
            Cell resultCellData = row.createCell(FEATURES);
            resultCellData.setCellValue(new BigDecimal(result).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue()); // 保留两位小数
            previousFeatures = features;
            previousResult = result;
        }

        // 写入XLSX文件
        try {
            FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(new File("data.xlsx"));
            workbook.write(outputStream);
            workbook.close();
            System.out.println("数据已生成并写入文件！");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

在运行该代码后，您将在当前目录下找到名为" data.xlsx "的文件，其中包含1万行6个特征和一个结果的数据，第一组数据随机生成，新一组数据是上一组数据的浮动在正负0.05之间。