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  • 决策树与随机森林python实例

    千次阅读 2018-08-25 14:16:39
    决策树https://blog.csdn.net/csqazwsxedc/article/details/65697652 随机森林poll的笔记
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  • 随机森林 python

    千次阅读 2017-01-10 10:40:15
    这几天一直在看随机森林。可以说遇到任何一个有关预测的问题。都可以首先随机森林来进行预测,同时得到的结果也不会...接着会将我觉得比较好的例子使用python+scikit-learn包来实现出来。 首先推荐的就是:随机

    转自:http://blog.csdn.net/lulei1217/article/details/49583287

    几天一直在看随机森林。可以说遇到任何一个有关预测的问题。都可以首先随机森林来进行预测,同时得到的结果也不会太差。在这篇文章里我首先会向大家推荐几篇写的比较好的博客。接着会将我觉得比较好的例子使用python+scikit-learn包来实现出来。


    首先推荐的就是:随机森林入门—简化版http://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/06/introduction-random-forest-simplified/  老外写的博客,是我目前觉得写的最好的关于随机森林的入门文章。重点讲解来随机森林的构造过程,并举了墨西哥的人均收入的问题来进行随机森林概念的讲解。

    其次是:scikit-learn的官方文档:http://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#forests-of-randomized-trees  主要告诉大家如何使用scikit-learn包中的类方法来进行随机森林算法的预测。其中讲的比较好的是各个参数的具体用途。
    这里我给出我的理解和部分翻译:
    参数说明:
    最主要的两个参数是n_estimators和max_features。
    n_estimators:表示森林里树的个数。理论上是越大越好。但是伴随着就是计算时间的增长。但是并不是取得越大就会越好,预测效果最好的将会出现在合理的树个数。
    max_features:随机选择特征集合的子集合,并用来分割节点。子集合的个数越少,方差就会减少的越快,但同时偏差就会增加的越快。根据较好的实践经验。如果是回归问题则:
    max_features=n_features,如果是分类问题则max_features=sqrt(n_features)。

    如果想获取较好的结果,必须将max_depth=None,同时min_sample_split=1。
    同时还要记得进行cross_validated(交叉验证),除此之外记得在random forest中,bootstrap=True。但在extra-trees中,bootstrap=False。

    这里也给出一篇老外写的文章:调整你的随机森林模型参数http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/06/tuning-random-forest-model/ 




    首先推荐的就是:随机森林入门—简化版http://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/06/introduction-random-forest-simplified/  老外写的博客,是我目前觉得写的最好的关于随机森林的入门文章。重点讲解来随机森林的构造过程,并举了墨西哥的人均收入的问题来进行随机森林概念的讲解。

    其次是:scikit-learn的官方文档:http://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#forests-of-randomized-trees  主要告诉大家如何使用scikit-learn包中的类方法来进行随机森林算法的预测。其中讲的比较好的是各个参数的具体用途。
    这里我给出我的理解和部分翻译:
    参数说明:
    最主要的两个参数是n_estimators和max_features。
    n_estimators:表示森林里树的个数。理论上是越大越好。但是伴随着就是计算时间的增长。但是并不是取得越大就会越好,预测效果最好的将会出现在合理的树个数。
    max_features:随机选择特征集合的子集合,并用来分割节点。子集合的个数越少,方差就会减少的越快,但同时偏差就会增加的越快。根据较好的实践经验。如果是回归问题则:
    max_features=n_features,如果是分类问题则max_features=sqrt(n_features)。

    如果想获取较好的结果,必须将max_depth=None,同时min_sample_split=1。
    同时还要记得进行cross_validated(交叉验证),除此之外记得在random forest中,bootstrap=True。但在extra-trees中,bootstrap=False。

    这里也给出一篇老外写的文章:调整你的随机森林模型参数http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/06/tuning-random-forest-model/ 


    这里我使用了scikit-learn自带的iris数据来进行随机森林的预测:

    [python]  view plain  copy
     print ?
    1. from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor  
    2. from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor  
    3. import numpy as np  
    4.    
    5. from sklearn.datasets import load_iris  
    6. iris=load_iris()  
    7. #print iris#iris的4个属性是:萼片宽度 萼片长度 花瓣宽度 花瓣长度 标签是花的种类:setosa versicolour virginica  
    8. print iris['target'].shape  
    9. rf=RandomForestRegressor()#这里使用了默认的参数设置  
    10. rf.fit(iris.data[:150],iris.target[:150])#进行模型的训练  
    11. #    
    12. #随机挑选两个预测不相同的样本  
    13. instance=iris.data[[100,109]]  
    14. print instance  
    15. print 'instance 0 prediction;',rf.predict(instance[0])  
    16. print 'instance 1 prediction;',rf.predict(instance[1])  
    17. print iris.target[100],iris.target[109]  



    返回的结果如下:
    (150,)
    [[ 6.3  3.3  6.   2.5]
     [ 7.2  3.6  6.1  2.5]]
    instance 0 prediction; [ 2.]
    instance 1 prediction; [ 2.]
    2 2


    在这里我有点困惑,就是在scikit-learn算法包中随机森林实际上就是一颗颗决策树组成的。但是之前我写的决策树博客中是可以将决策树给显示出来。但是随机森林却做了黑盒处理。我们不知道内部的决策树结构,甚至连父节点的选择特征都不知道是谁。所以我给出下面的代码(这代码不是我的原创),可以显示的显示出所有的特征的贡献。所以对于贡献不大的,甚至是负贡献的我们可以考虑删除这一列的特征值,避免做无用的分类。

    [python]  view plain  copy
     print ?
    1. from sklearn.cross_validation import cross_val_score, ShuffleSplit  
    2. X = iris["data"]  
    3. Y = iris["target"]  
    4. names = iris["feature_names"]  
    5. rf = RandomForestRegressor()  
    6. scores = []  
    7. for i in range(X.shape[1]):  
    8.      score = cross_val_score(rf, X[:, i:i+1], Y, scoring="r2",  
    9.                               cv=ShuffleSplit(len(X), 3, .3))  
    10.      scores.append((round(np.mean(score), 3), names[i]))  
    11. print sorted(scores, reverse=True)  



    显示的结果如下:
    [(0.934, 'petal width (cm)'), (0.929, 'petal length (cm)'), (0.597, 'sepal length (cm)'), (0.276, 'sepal width (cm)')]


    这里我们会发现petal width、petal length这两个特征将起到绝对的贡献,之后是sepal length,影响最小的是sepal width。这段代码将会提示我们各个特征的贡献,可以让我们知道部分内部的结构。
    展开全文
  • 主要介绍了Python决策树和随机森林算法,集合实例形式详细分析了决策树和随机森林算法的概念、原理及Python相关实现技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下
  • 竞赛时写的一个python小程序,得了0.93分,思路如下,1读取训练集、2数据预处理、3上模型、4将模型应用到预测及、5生成预测结果
  • 决策树与随机森林算法,基于已有库的初步应用及所用数据集
  • 决策树与随机森林算法,随机森林算法应用实例,Python源码
  • 决策树与随机森林算法,随机森林算法应用实例,Python源码.rar
  • 从决策树到随机森林 随机森林是很多决策树组成的,但不同在于它的决策树是随机生成的,随机可理解为两层随机性: 1.数据随机选择(即利用bootstrap有放回的采样) 目的:使某些树选不到异常样本点; 2.特征的随机...

    1. 决策树概念

    决策树算法以树状结构表示数据的分类的结果。每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数,记为分支。先树结构再决策。即可分类又可回归。

    2.决策树结构-以打篮球为例

    在这里插入图片描述
    根节点:只有输出分支,没有输入分支。图中为age;
    叶子节点:作出分类/回归结果的节点;只有输入没有输出分支;图中为爱打篮球/不爱打篮球;
    非叶子节点: 除去叶子节点,其他还没得出分类label的节点为非叶子节点;决策过程的中间节点。 如 male;
    分支:树叉。

    3.决策树构建

    思路:随着树深度的增加,节点的熵迅速地降低。选择以熵下降速度最快的节点作为决策点,可以保证得到最矮决策树。

    3.1 熵,基尼系数Gini, 误判率

    熵:属性或物品内部混乱程度/不确定性
    在这里插入图片描述
    如果发生事件A的概率很小,则事件A发生的不确定性很高,则熵很高,利用ln函数转化,则可以得到比较大的值且为负号。比如0.1,ln(0.1)的值趋向负无穷,0.1*ln(0.1)也趋向负无穷。 另外ln1=0, lnx<0,if x小于1。故熵公式再加个负号。
    Gini系数:越大,则不确定性越大;
    熵的值介于0-1;Gini 的值域介于0-0.5;
    在这里插入图片描述

    3.2 两个过程

    在这里插入图片描述

    3.21 训练过程-以今天打不打篮球为例

    步骤:计算最初熵值,遍历所有可以作为决策的条件,选择熵值下降最快的节点作为决策节点;
    以这个思想算一下以下数据集(14行,4个特征);
    该数据集是根据天气outlook,温度,湿度,风等判断是否外出打篮球。
    最初熵值:play中no有5个,yes为9个,则最初熵值为0.940.
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    4 决策树算法

    在这里插入图片描述

    信息增益

    计算公式:
    在这里插入图片描述
    节点A的属性有N个,
    节点A的熵计算其实是以与属性相关的样本数/总样本数作为权重,计算各分属性的熵的加权平均。

    信息增益存在一个致命的问题:对可取值数目较多的属性有所偏好。
    即如果特征中加入ID,等不存在实际意思的列但又具有唯一标示,则算计算出来的熵为0,使用该特征可以最大化信息增益。

    处理方式:将其除以某个数,这个数在属性的可取值多的情况下,取值也很大,这样就抵消了一部分因为属性的可取值的数目带来的影响。

    信息增益率

    因此引入 C4.5信息增益率:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    但是,由于IV(a)变化的比Gain(D,a)快
    所以信息增益率对可取值数目较少的属性有所偏好。
    对于ratio我的理解是,对信息增益/分支本来总的信息增益,得到的是比较均衡的比例,即这个熵的下降针对节点A(选不选的那个节点)的总的熵来说,比例是不是够大;

    cart算法-Gini系数

    预防过拟合现象的两种方法:
    在这里插入图片描述
    预剪枝:可以设定决策树的深度d,当分支到树高度为d时停止剪枝;
    后剪枝:先构造好决策树,再挑一些分支进行处理。对cart评价公式加入惩罚项,叶子越大惩罚力度越大,alpha可以任选,a越大时,则偏好叶子节点少的,反之。

    如果待预测分类是离散型数据,则CART生成分类决策树。
    如果待预测分类是连续性数据,则CART生成回归决策树。
    CART分类树预测分类离散型数据,采用基尼指数选择最优特征,同时决定该特征的最优二值切分点。

    5.从决策树到随机森林

    随机森林是很多决策树组成的,但不同在于它的决策树是随机生成的,随机可理解为两层随机性:
    1.数据随机选择(即利用bootstrap有放回的采样)
    目的:使某些树选不到异常样本点;
    2.特征的随机选择
    目的:使某些决策树可以将可能影响决策树性能的特征剔除;
    好处:
    随机抽样和随机抽取特征可以很好地防止过拟合现象;
    随机抽取特征也可以克服特征维度过高问题;

    6.python实例 调参

    reference:信息增益与信息增益率https://blog.csdn.net/u013164528/article/details/44359677?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522158617588919726869008331%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130056874…%2522%257D&request_id=158617588919726869008331&biz_id=0&utm_source=distribute.pc_search_result.none-task-blog-all_SOOPENSEARCH-1
    笔记的视频讲解版本:
    https://www.bilibili.com/video/BV1Ps411V7px?p=5

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  • python中实现随机森林Random forest is a highly versatile machine learning method with numerous applications ranging from marketing to healthcare and insurance. It can be used to model the impact of ...

    python中实现随机森林

    Random forest is a highly versatile machine learning method with numerous applications ranging from marketing to healthcare and insurance. It can be used to model the impact of marketing on customer acquisition, retention, and churn or to predict disease risk and susceptibility in patients.

    随机森林是一种用途广泛的机器学习方法,具有从营销到医疗保健和保险的众多应用。 它可用于建模营销对客户获取,保留和流失的影响,预测患者的疾病风险和易感性

    Random forest is capable of regression and classification. It can handle a large number of features, and it’s helpful for estimating which of your variables are important in the underlying data being modeled.

    随机森林具有回归和分类的能力。 它可以处理大量功能,并且有助于估计哪些变量在要建模的基础数据中很重要。

    This is a post about random forests using Python.

    这是一篇有关使用Python的随机森林的文章。

    什么是随机森林? (What is a Random Forest?)

    Random forest is solid choice for nearly any prediction problem (even non-linear ones). It’s a relatively new machine learning strategy (it came out of Bell Labs in the 90s) and it can be used for just about anything. It belongs to a larger class of machine learning algorithms called ensemble methods.

    随机森林是几乎所有预测问题(甚至是非线性问题)的可靠选择。 这是一种相对较新的机器学习策略(它是90年代来自贝尔实验室的),几乎可以用于任何事物。 它属于一类称为集成方法的较大机器学习算法。

    合奏学习 (Ensemble Learning)

    Ensemble learning involves the combination of several models to solve a single prediction problem. It works by generating multiple classifiers/models which learn and make predictions independently. Those predictions are then combined into a single (mega) prediction that should be as good or better than the prediction made by any one classifer.

    集成学习涉及多个模型的组合以解决单个预测问题。 它通过生成多个独立学习和做出预测的分类器/模型来工作。 然后将这些预测合并为单个(大型)预测,该预测应该比任何一个分类器的预测都好或更好。

    Random forest is a brand of ensemble learning, as it relies on an ensemble of decision trees. More on ensemble learning in Python here: Scikit-Learn docs.

    随机森林是集成学习的品牌,因为它依赖于决策树的集成。 有关Python合奏学习的更多信息,请参见: Scikit-Learn docs

    随机决策树 (Randomized Decision Trees)

    So we know that random forest is an aggregation of other models, but what types of models is it aggregating? As you might have guessed from its name, random forest aggregates Classification (or Regression) Trees. A decision tree is composed of a series of decisions that can be used to classify an observation in a dataset.

    因此,我们知道随机森林是其他模型的集合,但是它将聚集什么类型的模型? 正如您可能已经从其名称中猜到的那样,随机森林聚集了分类(或回归)树 。 决策树由一系列决策组成,可用于对数据集中的观察进行分类。

    随机森林 (Random Forest)

    The algorithm to induce a random forest will create a bunch of random decision trees automatically. Since the trees are generated at random, most won’t be all that meaningful to learning your classification/regression problem (maybe 99.9% of trees).

    诱导随机森林的算法将自动创建一堆随机决策树。 由于树是随机生成的,因此对于学习分类/回归问题(可能是99.9%的树)而言,大多数树都没有那么有意义。

    If an observation has a length of 45, blue eyes, and 2 legs, it’s going to be classified as red.

    如果观察结果的长度为45,蓝眼睛,两条腿,则将其分类为红色

    树木投票 (Arboreal Voting)

    So what good are 10000 (probably) bad models? Well it turns out that they really aren’t that helpful. But what is helpful are the few really good decision trees that you also generated along with the bad ones.

    那么10000个(可能)坏模型有什么用呢? 事实证明,它们确实没有帮助。 但是有用的是,您还会生成一些与坏决策一起真正好的决策树。

    When you make a prediction, the new observation gets pushed down each decision tree and assigned a predicted value/label. Once each of the trees in the forest have reported its predicted value/label, the predictions are tallied up and the mode vote of all trees is returned as the final prediction.

    进行预测时,新观察值将推入每个决策树并分配一个预测值/标签。 一旦森林中的每棵树都报告了其预测值/标签,就对这些预测进行汇总,并返回所有树木的模式投票作为最终预测。

    Simply, the 99.9% of trees that are irrelevant make predictions that are all over the map and cancel each another out. The predictions of the minority of trees that are good top that noise and yield a good prediction.

    简而言之,不相关的99.9%的树木做出的预测遍布整个地图,并且彼此抵消。 少数树木的预测结果好于噪声并产生良好的预测。

    我为什么要使用它? (Why you should I use it?)

    这很容易 (It’s Easy)

    Random forest is the Leatherman of learning methods. You can throw pretty much anything at it and it’ll do a serviceable job. It does a particularly good job of estimating inferred transformations, and, as a result, doesn’t require much tuning like SVM (i.e. it’s good for folks with tight deadlines).

    随机森林是莱瑟曼的学习方法。 您可以将几乎任何东西扔给它,它将做有用的工作。 它在估计推断的转换方面做得特别好,因此,不需要像SVM这样的大量调整(即,对于期限紧迫的人们来说非常有用)。

    转换实例 (An Example Transformation)

    Random forest is capable of learning without carefully crafted data transformations. Take the the f(x) = log(x) function for example.

    随机森林无需经过精心设计的数据转换即可学习。 以f(x) = log(x)函数为例。

    Alright let’s write some code. We’ll be writing our Python code in Yhat’s very own interactive environment built for analyzing data, Rodeo. You can download Rodeo for Mac, Windows or Linux [here](https://www.yhat.com/products/rodeo).

    好吧,让我们写一些代码。 我们将在Yhat专门用于分析数据的互动环境Rodeo中编写Python代码。 您可以在[此处](https://www.yhat.com/products/rodeo)下载Mac,Windows或Linux的Rodeo。

    First, create some fake data and add a little noise.

    首先,创建一些虚假数据并添加一些干扰。

    
    import numpy as np
    import pylab as pl
    
    x = np.random.uniform(1, 100, 1000)
    y = np.log(x) + np.random.normal(0, .3, 1000)
    
    pl.scatter(x, y, s=1, label="log(x) with noise")
    pl.plot(np.arange(1, 100), np.log(np.arange(1, 100)), c="b", label="log(x) true function")
    pl.xlabel("x")
    pl.ylabel("f(x) = log(x)")
    pl.legend(loc="best")
    pl.title("A Basic Log Function")
    pl.show() 
    
    

    Check out the gist here

    在这里查看要点

    Following along in Rodeo? Here’s what you should see.

    跟随牛仔竞技表演吗? 这是您应该看到的。

    Let’s take a closer look at that plot.

    让我们仔细看看那个情节。

    If we try and build a basic linear model to predict y using x we wind up with a straight line that sort of bisects the log(x) function. Whereas if we use a random forest, it does a much better job of approximating the log(x) curve and we get something that looks much more like the true function.

    如果我们尝试建立一个基本的线性模型来使用x预测y我们将得出一条将log(x)函数一分为二的直线。 而如果我们使用随机森林,则在逼近log(x)曲线方面做得更好,我们得到的东西看起来更像真实函数。

    You could argue that the random forest overfits the log(x) function a little bit. Either way, I think this does a nice job of illustrating how the random forest isn’t bound by linear constraints.

    您可能会说随机森林稍微有点超出了log(x)函数。 无论哪种方式,我认为这都能很好地说明随机森林如何不受线性约束的约束。

    用途 (Uses)

    变量选择 (Variable Selection)

    One of the best use cases for random forest is feature selection. One of the byproducts of trying lots of decision tree variations is that you can examine which variables are working best/worst in each tree.

    特征选择是随机森林的最佳用例之一。 尝试大量决策树变体的副产品之一是,您可以检查哪些变量在每棵树中效果最佳/最差。

    When a certain tree uses one variable and another doesn’t, you can compare the value lost or gained from the inclusion/exclusion of that variable. The good random forest implementations are going to do that for you, so all you need to do is know which method or variable to look at.

    当某棵树使用一个变量而另一棵树不使用时,您可以比较包含或排除该变量所损失或获得的价值。 好的随机森林实现将为您做到这一点,因此您所需要做的就是知道要查看哪种方法或变量。

    In the following examples, we’re trying to figure out which variables are most important for classifying a wine as being red or white.

    在以下示例中,我们试图找出哪些变量对于将葡萄酒分类为红色或白色最重要。

    分类 (Classification)

    Random forest is also great for classification. It can be used to make predictions for categories with multiple possible values and it can be calibrated to output probabilities as well. One thing you do need to watch out for is overfitting. Random forest can be prone to overfitting, especially when working with relatively small datasets. You should be suspicious if your model is making “too good” of predictions on our test set.

    随机森林也很适合分类。 它可以用于对具有多个可能值的类别进行预测,也可以将其校准为输出概率。 您需要注意的一件事是过度拟合 。 随机森林可能易于过度拟合,尤其是在使用相对较小的数据集时。 如果您的模型对我们的测试集做出的预测“太好”,您应该会感到怀疑。

    One way to overfitting is to only use really relevant features in your model. While this isn’t always cut and dry, using a feature selection technique (like the one mentioned previously) can make it a lot easier.

    过度拟合的一种方法是仅在模型中使用真正相关的功能。 尽管这并不总是可以轻松完成的,但是使用一种功能选择技术(如前面提到的那种)可以使它变得容易得多。

    回归 (Regression)

    Yep. It does regression too.

    是的 它也进行回归。

    I’ve found that random forest–unlike other algorithms–does really well learning on categorical variables or a mixture of categorical and real variables. Categorical variables with high cardinality (# of possible values) can be tricky, so having something like this in your back pocket can come in quite useful.

    我发现,与其他算法不同,随机森林在分类变量或分类变量与实变量的混合中学习得很好。 具有高基数的分类变量(可能值的数量)可能很棘手,因此在后兜里放这样的东西会很有用。

    一个简短的Python示例 (A Short Python Example)

    Scikit-Learn is a great way to get started with random forest. The scikit-learn API is extremely consistent across algorithms, so you horse race and switch between models very easily. A lot of times I start with something simple and then move to random forest.

    Scikit-Learn是入门随机森林的好方法。 scikit-learn API在各个算法之间是极其一致的,因此您可以轻松进行比赛并在模型之间进行切换。 很多时候,我从简单的事情开始,然后转到随机森林。

    One of the best features of the random forest implementation in scikit-learn is the n_jobs parameter. This will automatically parallelize fitting your random forest based on the number of cores you want to use. Here’s a great presentation by scikit-learn contributor Olivier Grisel where he talks about training a random forest on a 20 node EC2 cluster.

    scikit-learn中随机森林实现的最佳功能之一是n_jobs参数。 这将根据您要使用的核心数自动并行化拟合您的随机森林。 这是 scikit-learn的贡献者Olivier Grisel 的精彩演讲 ,他谈到了如何在20节点EC2集群上训练随机森林。

    
    from sklearn.datasets import load_iris
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    iris = load_iris()
    df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
    df['is_train'] = np.random.uniform(0, 1, len(df)) <= .75
    df['species'] = pd.Categorical.from_codes(iris.target, iris.target_names)
    df.head()
    
    train, test = df[df['is_train']==True], df[df['is_train']==False]
    
    features = df.columns[:4]
    clf = RandomForestClassifier(n_jobs=2)
    y, _ = pd.factorize(train['species'])
    clf.fit(train[features], y)
    
    preds = iris.target_names[clf.predict(test[features])]
    pd.crosstab(test['species'], preds, rownames=['actual'], colnames=['preds'])
    
    

    Following along? Here’s what you should see(ish). We’re using *randomly* selected data, so your exact values will differ each time.

    跟着呢? 这是您应该看到的。 我们使用的是*随机*的选定数据,因此每次的确切值都会有所不同。

    preds Preds sertosa 塞尔托萨 versicolor 杂色 virginica 维吉尼卡
    actual 实际
    sertosa 塞尔托萨 6 6 0 0 0 0
    versicolor 杂色 0 0 16 16 1 1个
    virginica 维吉尼卡 0 0 0 0 12 12

    最后的想法 (Final Thoughts)

    翻译自: https://www.pybloggers.com/2016/11/random-forests-in-python/

    python中实现随机森林

    展开全文
  • 完全可编译通过,python3代码实现,不调库,纯手撸,带数据集。
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  • #forest = RandomForestClassifier(n_estimators=6,random_state=3,max_features=1) #随机森林 forest.fit(X_train,y_train) print(forest.score(X_train,y_train)) new = [[37,40,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,...
  • python随机森林实现代码和实例,自动获取网络数据集,含数据,直接运行
  • 随机森林python

    千次阅读 2018-05-19 16:11:29
    6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林Python实现 8 参考内容 回到顶部 1 什么是随机森林?  作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景...
  • 随机森林——回归预测股票数据的Python实例

    万次阅读 多人点赞 2018-12-06 23:42:04
    在做项目时要用随机森林,查资料发现大多数都是用随机森林做分类,很少见到有回归的。...这篇文章关注的是如何用python实现回归随机森林。分为随机森林构建和随机森林预测两部分         随机森林构...
  • 定义:随机森林指的是利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种分类器。可回归可分类。所以随机森林是基于多颗决策树的一种集成学习算法,常见的决策树算法主要有以下几种:1. ID3:使用信息增益g(D,A)进行特征选择...
  • Python-随机森林实例

    千次阅读 2018-06-02 22:05:38
    用类封装起来,以后使用起来将方便多了。import numpy as npfrom sklearn import preprocessingfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierimport matplotlib.pyplot as pltclass ...
  • 拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱。bagging(bootstrap ...随机森林算法(Random forest algorithm)是对 bagging 算法的扩展。除了仍然根据从训练数据样本建立复...
  • Python+随机森林

    2018-11-28 20:16:20
    随机森林 随机森林定义 随机森林(Random Forest,简称RF),是在以决策树为基础学习器构建Bagging集成的基础上引入了随机属性选择。即由许多决策树随机构成,其中每棵决策树之间没有关联。当新样本输入时,由森林中的...
  • Python——随机森林

    千次阅读 2017-03-26 13:13:44
    随机森林讲解文档(scikit-learn官方文档)    scikit-learn的官方文档:http://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#forests-of-randomized-trees    主要告诉大家如何使用scikit-learn包中的类...
  • python随机森林

    千次阅读 2017-12-22 10:15:51
    准备在天池新人赛中使用随机森林。 网上搜索了一个博客: http://blog.csdn.net/lulei1217/article/details/49583287 下面是自己实现的代码: from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn....
  • python 随机森林分类 代码 #随机森林分类 import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 导入sklearn库的RandomForestClassifier函数 from sklearn.model_selection import train_...
  • selection importtrain_test_split,cross_val_score,GridSearchCV seed=5#随机种子#分割训练集与测试集 xtrain,xtest,ytrain,ytest=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=seed)#实例随机森林 ...
  • 随机森林的原理分析及Python代码实现

    万次阅读 多人点赞 2017-03-20 20:35:41
    在讲随机森林前,我先讲一下什么是集成学习。集成学习通过构建并结合多个分类器来完成学习任务。集成学习通过将多个学习器进行结合,常可获得比单一学习器更好的泛化性能。 考虑一个简单例子:在二分类任务中,假定...
  • python实现随机森林

    万次阅读 多人点赞 2018-08-26 18:10:59
    随机森林指的是利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种分类器。可回归可分类。 所以随机森林是基于多颗决策树的一种集成学习算法,常见的决策树算法主要有以下几种: 1. ID3:使用信息增益g(D,A)进行特征选择 ...
  • 主要介绍了Python实现的随机森林算法,结合实例形式详细分析了随机森林算法的概念、原理、实现技巧与相关注意事项,需要的朋友可以参考下
  • 一个分类器的分类准确率在60%-80%,即:比随机预测略好,但准确率却不太高,我们可以称之为“弱分类器”,比如CART(classificationandregressiontree分类与回归树)。反之,如果分类精度90%以上,则是强分类器。...

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