精华内容
下载资源
问答
  • 随机森林介绍

    2020-06-01 10:18:03
    1、首先这是一种bagging算法,属于集成学习的一种。采用多颗cart数进行分类或者回归。如果是回归任务,最后根据每棵树的权重... 2、之所以称之为随机,主要是每棵树使用的数据随机采样,以及使用的特征随机抽取。 ...

    1、首先这是一种bagging算法,属于集成学习的一种。采用多颗cart数进行分类或者回归。如果是回归任务,最后根据每棵树的权重进行加权取平均,如果是分类的话采取投票法进行多颗树的合并。

    2、之所以称之为随机,主要是每棵树使用的数据随机采样,以及使用的特征随机抽取。

    展开全文
  • 文章目录随机森林介绍一、概述二、集成算法三、skLearn中的集成算法模块 随机森林介绍 一、概述 随机森林是一种集成算法。 集成学习(ensemble learning) 是时下非常流行的机器学习算法,它本身不是一个单独的...


    随机森林介绍

    一、概述

    • 随机森林是一种集成算法

    • 集成学习(ensemble learning) 是时下非常流行的机器学习算法,它本身不是一个单独的机器学习算法,而是通过在数据上构建多个模型,集成所有模型的建模结果。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影,在现实中集成学习也有相当大的作用,它可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。在现在的各种算法竞赛中,随机森林,梯度提升树(GBDT),Xgboost等集成算法的身影也随处可见,可见其效果之好,应用之广。

    返回顶部


    二、集成算法

    目标: 集成算法会考虑多个评估器的建模结果,汇总之后得到一个综合的结果,以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。

    多个模型集成成为的模型叫做集成评估器(ensemble estimator),组成集成评估器的每个模型都叫做基评估器(base estimator)。通常来说,有三类集成算法:装袋法(Bagging),提升法(Boosting)和stacking

    在这里插入图片描述

    装袋法的核心思想是构建多个相互独立的评估器,然后对其预测进行平均或多数表决原则来决定集成评估器的结果,装袋法的代表模型就是随机森林。

    提升法中,基评估器是相关的,是按顺序一一构建的。其核心思想是结合弱评估器的力量一次次对难以评估的样本进行预测,从而构成一个强评估器;提升法的代表模型有Adaboost和梯度提升树。

    返回顶部


    三、skLearn中的集成算法模块

    sklearn中的集成算法模块:ensemble

    ensemble.AdaBoostClassifier AdaBoost分类
    ensemble.AdaBoostRegressor Adaboost回归
    ensemble.BaggingClassifier 装袋分类器
    ensemble.BaggingRegressor 装袋回归器
    ensemble.ExtraTreesClassifier Extra-trees分类(超树,极端随机树)
    ensemble.ExtraTreesRegressor Extra-trees回归
    ensemble.GradientBoostingClassifier 梯度提升分类
    ensemble.GradientBoostingRegressor 梯度提升回归
    ensemble.IsolationForest 隔离森林
    ensemble.RandomForestClassifier 随机森林分类
    ensemble.RandomForestRegressor 随机森林回归
    ensemble.RandomTreesEmbedding 完全随机树的集成
    ensemble.VotingClassifier 用于不合适估算器的软投票/多数规则分类器

    返回顶部


    展开全文
  • 随机森林(Random forest, RF)是 Breiman 教授在 2001 年提出的集成学习方法,是一种统计学习理论。它是基于装袋法Bagging集成理论实现的,利用自助法 bootstrap抽样技术从原始数据集中有放回地抽取多个不同的训练...
    • 随机森林(Random forest, RF)是 Breiman 教授在 2001 年提出的集成学习方法,是一种统计学习理论。它是基于装袋法Bagging集成理论实现的,利用自助法 bootstrap抽样技术从原始数据集中有放回地抽取多个不同的训练数据集,再结合随机子空间方法对每个bootstrap 数据集进行决策树建模,组成随机森林。在模型预测时,将测试数据输入模型,对多棵决策树的输出类别进行投票得到最终的预测结果。

    决策树介绍

    • 决策树是一种经典的数据挖掘方法,以一种自动生成判断规则的方式进行建模。它可以表达复杂的非线性模式和特征相互关系。
    • 决策树算法是基于分治法来解决分类问题的,训练时通过自上而下地在每一个阶段中评估特征分割的信息增益,选出分割数据集最优的特征,然后对分隔所得的子问题进行递归处理,数据被分配到树状结构的不同分支中,重复以上过程直到满足递归停止条件为止。
      • 停止条件:
        • 当前结点数据集样本属于同一个类别
        • 当前结点数据集的可选特征集为空
        • 当前结点的样本个数为 0,不能划分
    • 决策数的特征选择
      • 信息增益(information gain)
        • 信息增益表示在已知特征 X 的情况下,类 Y 的信息不确定性减少的程度
        • 给定当前样本集合为D,D中第k 类样本所占的比例为pkp_k当前结点样本集合D的信息熵定义为:
          • H(D)=k=1Kpklog2(pk)H(D)=-\sum_{k=1}^Kp_klog_2(p_k)
        • 在已知离散特征 A的条件下,假设 A有 n 个可取值,则根据这 n 个值对样本集合D进行划分,得到 n 个分支结点,分别计算各个分支点的信息熵和权重Di/D|D^i|/|D|,可以得到条件信息熵
        • H(DA)=i=1nDiDH(Di)H(D|A)=\sum_{i=1}^n\frac{D^i}{D}H(D_i)
        • 根据特征A对当前结点数据集D进行划分的信息增益计算如下:
          • Info_gain(D,A)=H(D)H(DA)Info\_gain(D,A)=H(D)-H(D|A)
        • 则最优特征划分标准为:
          • A=argmax(Info_Gain(D,A))A=argmax (Info\_Gain(D,A))
        • 使用信息增益准则存在偏向于选择取值较多的特征的问题
      • 增益率
        • Info_gain_ratio(DA)=Info_gain(D,A)HA(D)Info\_gain\_ratio(D|A)=\frac{Info\_gain(D,A)}{H_A(D)}
        • HA(D)=i=1nDiDlog2DiDH_A(D)=-\sum_{i=1}^n\frac{D_i}{D}log_2\frac{D_i}{D}
        • 最优划分特征的标准是选择增益率最高的特征
      • 基尼系数:
        • 采用基尼系数衡量数据集的不纯度(混乱程度),基尼系数越小说明数据不纯度低,特征越显著。
        • 样本D的基尼系数为:
          • Gini(D)=k=1Kpk(1pk)Gini(D)=\sum_{k=1}^Kp_k(1-p_k)
          • 其中pkp_k为D中第k类样本所占的比例
          • 假设D中A特征有n个取值,在A已知的条件下,样本集合D的基尼指数为:
            • Gini_index(D,A)=i=1nDiDGini(Di)Gini\_index(D,A)=\sum_{i=1}^n\frac{D_i}{D}Gini(D_i)
        • 最优特征选择标准为 A=argmin(Gini_index(D,A))A=argmin(Gini\_index(D,A))
      • 均值或者均方根误差
        • 计算回归数据真实目标值中所有数据的均值,每条数据真实目标值减去均值。使用差值的绝对值或者差值的平方来衡量回归数据的混乱程度。若果采用差值的平方来衡量,那么就是平方误差的总值(总方差)。

    随机森林训练过程描述

    • 假设原始数据集D有 N 个样本,由M 个输入特征和一个目标值 Y 组成。随机森林组合多个独立训练的决策树形成森林。
      1. 在构建决策树之前,使用自助法(bootstrap method)抽样技术从原始数据集D中有
        放回地抽取K 个训练数据集
      1. 采用分类回归树(classification and regression tree, CART)方法构建基分类器模型。在树的结点处,从M 个输入特征中随机选择m个特征(m<= M)作为决策树当前结点的分裂特征集,从中选择最优分裂特征和切分点,将训练数据集划分到两个子结点中去。选择分裂特征及切分点的标准基尼指数(Gini index)最小化准则(用于分类)或均方误差(MSE)最小化准则(用于回归)
      1. 将K 个 bootstrap 样本集按照 2 的方式逐个训练决策树模型得到 TiT_i ,把所有生成的决策树组合成一个随机森林模型,即KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: {T_1,T_2, T_3,…,T_nKaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 1: }̲
      1. 将输入数据X输入后,得到{T1(x),T2(x),T3(x),......,Tn(x)T_1(x), T_2(x),T_3(x),......,T_n(x)}, RF 算法通过对每棵树的结果进行统计来做出最终预测,对于回归问题,使用简单取平均值的方法取预测数据最终的平均值作为计算结果。

    随机森林的python实现

    • 随机森林和决策树均可以通过python中的sklearn库实现
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    from sklearn.datasets import load_wine
    
    # 加载红酒数据
    wine = load_wine()
    
    # 加载sklearn中的训练集和测试集分割函数
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    
    Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3)
     
    clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
    rfc = RandomForestClassifier(random_state=0)
    clf = clf.fit(Xtrain,Ytrain)
    rfc = rfc.fit(Xtrain,Ytrain)
    score_c = clf.score(Xtest,Ytest)
    score_r = rfc.score(Xtest,Ytest)
     
    print("Single Tree:{}".format(score_c)
          ,"Random Forest:{}".format(score_r)
         )
    
    

    参考:
    菜菜的sklearn
    王凯. 基于改进随机森林算法的P2P贷前信用风险评估方法研究[D].南京邮电大学,2020.

    展开全文
  • 随机森林算法介绍 Spark2.0中的参数设置 代码分析

    概述

    随机森林是决策树的组合算法,基础是决策树,关于决策树和Spark2.0中的代码设计可以参考本人另外一篇博客:
    http://blog.csdn.net/qq_34531825/article/details/52330942
    随机森林Spark中基于Pipeline和DataFrame的代码编写和决策树基本上是一样的,只需要将classifer换一下可以了,其它部分是一模一样的,因此本文不再对代码进行注释分析。

    • 随机森林模型可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去,从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果。在各种各样的问题中,随机森林一次又一次地展示出令人难以置信的强大,而与此同时它又是如此的方便实用。

    • 随机森林是决策树模型的组合,是解决分类和回归问题最为成功的机器学习算法之一。组合多个决策树的目的是为了降低overfitting的风险。

    • 随机森林同时也具备了决策树的诸多优点:

      • 可以处理类别特征;
      • 可以扩张到多分类问题;
      • 不需要对特征进行标准化(归一化)处理;
      • 能够检测到feature间的互相影响。

      另外随机森林能够处理很高维度(feature很多)的数据,并且不用做特征选择,在训练完后,它能够给出哪些features比较重要

    Random forests are ensembles of decision trees. Random forests are one of the most successful machine learning models for classification and regression. They combine many decision trees in order to reduce the risk of overfitting. Like decision trees, random forests handle categorical features, extend to the multiclass classification setting, do not require feature scaling, and are able to capture non-linearities and feature interactions.

    随机森林算法

    (1)算法:因为随机森林算法是对多个决策树分开独立训练的,所以很容易设计成并行算法。
    (2)随机森林是每一颗决策树预测结果的组合,因此随机森林算法产生的预测结果降低了预测的方差,提高了在测试数据上的表现。

    Random forests train a set of decision trees separately, so the training can be done in parallel. The algorithm injects randomness Combining the predictions from each tree reduces the variance of the predictions, improving the performance on test data.

    (3)随机森林训练过程中的随机性,包括两个方面,数据的随机性选取,以及待选特征的随机选取。
    除了上述的这些随机性,对每一棵决策树的训练是完全相同的方法。

    Training The randomness injected into the training process includes:
    Subsampling the original dataset on each iteration to get a different training set (a.k.a. bootstrapping).
    Considering different random subsets of features to split on at each tree node.
    Apart from these randomizations, decision tree training is done in the same way as for individual decision trees.

    (4)数据取样:假设我们设定训练集中的样本个数为N,然后通过有重置的重复多次抽样来获得这N个样本,这样的抽样结果将作为我们生成决策树的训练集;
    (5)待选特征随机选取:如果有M个输入变量,每个节点都将随机选择m(m小于M)个特定的变量,然后运用这m个变量来确定最佳的分裂点。在决策树的生成过程中,m的值是保持不变的;
    (6)预测:通过对所有的决策树进行加总来预测新的数据(在分类时采用多数投票,在回归时采用平均)。

    算法缺点:
    http://www.cnblogs.com/emanlee/p/4851555.html一文中说到了随机森林算法的优缺点,分析的很详细。他列举的缺点是:
    (1)随机森林在解决回归问题时并没有像它在分类中表现的那么好,这是因为它并不能给出一个连续型的输出。当进行回归时,随机森林不能够作出超越训练集数据范围的预测,这可能导致在对某些还有特定噪声的数据进行建模时出现过度拟合。
    (2)对于许多统计建模者来说,随机森林给人的感觉像是一个黑盒子——你几乎无法控制模型内部的运行,只能在不同的参数和随机种子之间进行尝试。

    Spark2.0中完整的随机森林代码:

    关键参数

    最重要的,常常需要调试以提高算法效果的有两个参数:numTrees,maxDepth。

    • numTrees(决策树的个数):增加决策树的个数会降低预测结果的方差,这样在测试时会有更高的accuracy。训练时间大致与numTrees呈线性增长关系。
    • maxDepth:是指森林中每一棵决策树最大可能depth,在决策树中提到了这个参数。更深的一棵树意味模型预测更有力,但同时训练时间更长,也更倾向于过拟合。但是值得注意的是,随机森林算法和单一决策树算法对这个参数的要求是不一样的。随机森林由于是多个的决策树预测结果的投票或平均而降低而预测结果的方差,因此相对于单一决策树而言,不容易出现过拟合的情况。所以随机森林可以选择比决策树模型中更大的maxDepth。
      甚至有的文献说,随机森林的每棵决策树都最大可能地进行生长而不进行剪枝。但是不管怎样,还是建议对maxDepth参数进行一定的实验,看看是否可以提高预测的效果。
      另外还有两个参数,subsamplingRate,featureSubsetStrategy一般不需要调试,但是这两个参数也可以重新设置以加快训练,但是值得注意的是可能会影响模型的预测效果(如果需要调试的仔细读下面英文吧)。

    We include a few guidelines for using random forests by discussing the various parameters. We omit some decision tree parameters since those are covered in the decision tree guide.
    The first two parameters we mention are the most important, and tuning them can often improve performance:
    (1)numTrees: Number of trees in the forest.
    Increasing the number of trees will decrease the variance in predictions, improving the model’s test-time accuracy.
    Training time increases roughly linearly in the number of trees.
    (2)maxDepth: Maximum depth of each tree in the forest.
    Increasing the depth makes the model more expressive and powerful. However, deep trees take longer to train and are also more prone to overfitting.
    In general, it is acceptable to train deeper trees when using random forests than when using a single decision tree. One tree is more likely to overfit than a random forest (because of the variance reduction from averaging multiple trees in the forest).
    The next two parameters generally do not require tuning. However, they can be tuned to speed up training.
    (3)subsamplingRate: This parameter specifies the size of the dataset used for training each tree in the forest, as a fraction of the size of the original dataset. The default (1.0) is recommended, but decreasing this fraction can speed up training.
    (4)featureSubsetStrategy: Number of features to use as candidates for splitting at each tree node. The number is specified as a fraction or function of the total number of features. Decreasing this number will speed up training, but can sometimes impact performance if too low.
    We include a few guidelines for using random forests by discussing the various parameters. We omit some decision tree parameters since those are covered in the decision tree guide.

    完整代码

    package my.spark.ml.practice.classification;
    
    import org.apache.log4j.Level;
    import org.apache.log4j.Logger;
    import org.apache.spark.ml.Pipeline;
    import org.apache.spark.ml.PipelineModel;
    import org.apache.spark.ml.PipelineStage;
    import org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassificationModel;
    import org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassifier;
    import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator;
    import org.apache.spark.ml.feature.IndexToString;
    import org.apache.spark.ml.feature.StringIndexer;
    import org.apache.spark.ml.feature.StringIndexerModel;
    import org.apache.spark.ml.feature.VectorIndexer;
    import org.apache.spark.ml.feature.VectorIndexerModel;
    import org.apache.spark.sql.Dataset;
    import org.apache.spark.sql.Row;
    import org.apache.spark.sql.SparkSession;
    
    public class myRandomForest {
    
        public static void main(String[] args) {
            SparkSession spark=SparkSession
                    .builder()
                    .appName("CoFilter")
                    .master("local[4]")
                    .config("spark.sql.warehouse.dir",
                            "file///:G:/Projects/Java/Spark/spark-warehouse" )
                    .getOrCreate();         
    
            String path="C:/Users/user/Desktop/ml_dataset/classify/horseColicTraining2libsvm.txt";
            String path2="C:/Users/user/Desktop/ml_dataset/classify/horseColicTest2libsvm.txt";
            //屏蔽日志
            Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN);
            Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF);   
    
            Dataset<Row> training=spark.read().format("libsvm").load(path);
            Dataset<Row> test=spark.read().format("libsvm").load(path2);
            //采用的数据集是《机器学习实战》一书中所用到一个比较难分数据集:
            //从疝气病症预测马的死亡率,加载前用Python将格式转换为
            //libsvm格式(比较简单的一种Spark SQL DataFrame输入格式)
            //这种格式导入的数据,label和features自动分好了,不需要再做任何抓换了。
    
            StringIndexerModel indexerModel=new StringIndexer()
                    .setInputCol("label")
                    .setOutputCol("indexedLabel")
                    .fit(training);
            VectorIndexerModel vectorIndexerModel=new VectorIndexer()
                    .setInputCol("features")
                    .setOutputCol("indexedFeatures")
                    .fit(training);
            IndexToString converter=new IndexToString()
                    .setInputCol("prediction")
                    .setOutputCol("convertedPrediction")
                    .setLabels(indexerModel.labels());
            //设计了一个简单的循环,对关键参数(决策树的个数)进行分析调试
            for (int numOfTrees = 10; numOfTrees < 500; numOfTrees+=50) {
                RandomForestClassifier rfclassifer=new RandomForestClassifier()
                        .setLabelCol("indexedLabel")
                        .setFeaturesCol("indexedFeatures")
                        .setNumTrees(numOfTrees);           
                PipelineModel pipeline=new Pipeline().setStages
                        (new PipelineStage[]
                                {indexerModel,vectorIndexerModel,rfclassifer,converter})
                        .fit(training);
    
                Dataset<Row> predictDataFrame=pipeline.transform(test);         
    
                double accuracy=new MulticlassClassificationEvaluator()
                        .setLabelCol("indexedLabel")
                        .setPredictionCol("prediction")
                        .setMetricName("accuracy").evaluate(predictDataFrame);
    
                System.out.println("numOfTrees "+numOfTrees+" accuracy "+accuracy); 
                //RandomForestClassificationModel rfmodel=
                        //(RandomForestClassificationModel) pipeline.stages()[2];
                //System.out.println(rfmodel.toDebugString());
            }//numOfTree Cycle          
        }   
    }
    /**
    对两个关键参数maxDepth(1-4)和NumTrees(100-1000)组合进行分析:
    maxDepth 1 numOfTrees 100 accuracy 0.761
    ...
    maxDepth 1 numOfTrees 500 accuracy 0.791
    maxDepth 1 numOfTrees 600 accuracy 0.820
    maxDepth 1 numOfTrees 700 accuracy 0.791
    ...
    maxDepth 2 numOfTrees 100 accuracy 0.776
    maxDepth 2 numOfTrees 200 accuracy 0.820//最高
    maxDepth 2 numOfTrees 300 accuracy 0.805
    ...
    maxDepth 2 numOfTrees 1000 accuracy 0.805
    maxDepth 3 numOfTrees 100 accuracy 0.791
    ...
    maxDepth 3 numOfTrees 600 accuracy 0.805
    maxDepth 3 numOfTrees 700 accuracy 0.791
    maxDepth 3 numOfTrees 800 accuracy 0.820//最高
    maxDepth 3 numOfTrees 900 accuracy 0.791
    ...

    与一棵决策树比较
    在这个数据集上,单一决策树预测最高0.746,随机森林在这个难数据集上效果还是很明显的
    (预测accuracy可以稳定在80%左右,最高达到82%)。
    这里写图片描述

    python格式转换代码:转换为libsvm格式
    fr=open("C:\\Users\\user\\Desktop\\ml_dataset\\classify\\horseColicTest2.txt");
    fr2=open("C:\\Users\\user\\Desktop\\ml_dataset\\classify\\horseColicTest2libsvm.txt",'w+');
    for line in fr.readlines():
                line=  line.strip().split("\t")
                features=line[:-1]
                label=(line[-1])
                fr2.write(label+" ")
                for k in range(len(features)):
                            fr2.write(str(k+1))
                            fr2.write(":")
                            fr2.write(features[k]+" ")
                fr2.write("\n")                       
    fr.close()
    fr2.close()

    参考:
    (1)Spark2.0 文档
    (2)http://www.cnblogs.com/emanlee/p/4851555.html

    展开全文
  • 上面介绍了如何衡量随机森林,所以我们可以把这个指标用来优化随机森林。 其实很简单,就是改成每次创建节点的时候,选择3个特征作为备选。然后得到一个新的衡量随机森林指标。 然后通过比较,来选择到底在...
  • 随机森林算法介绍

    2018-03-08 18:17:07
    随机森林算法介绍,详细介绍随机森林算法的原理,流程,功能,特性。
  • 随机森林

    2019-11-12 14:44:34
    1.随机森林介绍 随机森林是在建立在决策树之上的。只要明白了决策树的概念以及算法,那么随机森林就特别简单了。随机森林就是用多个决策树的结果来决定最终的结果,所以在训练过程中,我们会利用训练数据生成多个...
  • 随机森林原理介绍

    千次阅读 2016-01-14 13:53:20
    1.随机森林原理介绍 随机森林,指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出,并被注册成了商标。简单来说,随机森林就是由多棵CART(Classification And ...
  • 关于随机森林的详细介绍

    热门讨论 2013-02-12 17:56:15
    一篇关于随机森林的详细介绍,内容涉及随机森林基础以及两个应用实例
  • 随机森林算法介绍及 R语言实现 随机森林算法介绍 算法介绍 简单的说随机森林就是用随机的方式建立一个森林 森林里面有很多的决策树 并且每棵树之间是没有关联的 得到一个森林后 当有一个新的样本输入 森林 中的每一...
  • 随机森林算法介绍及 R 语言实现 随机森林算法介绍 算法介绍 简单的说随机森林就是用随机的方式建立一个森林森林里面有很多的决策 树并且每棵树之间是没有关联的得到一个森林后当有一个新的样本输入 森林中的每一棵...
  • 文章目录集成学习学习目标5.2 Bagging1 Bagging集成原理2 随机森林构造过程3 随机森林api介绍4 随机森林预测案例5 bagging集成优点 学习目标 了解集成学习中主要解决的两个核心任务 知道bagging集成原理 知道随机...
  • 文章目录5.2 Bagging学习目标1 Bagging集成原理2 随机森林构造过程3 随机森林api介绍4 随机森林预测案例5 bagging集成优点6 小结 5.2 Bagging 学习目标 知道Bagging集成原理 知道随机森林构造过程 知道...
  • 利用随机森林对特征重要性进行评估

    万次阅读 多人点赞 2017-08-18 16:22:48
    随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,更令人惊奇的是它在分类和回归上表现出了十分惊人的性能,因此,...本文是对随机森林如何用在特征选择上做一个简单的介绍
  • 随机森林(Random Forest)算法原理

    万次阅读 多人点赞 2018-02-23 23:53:24
    随机森林(Random Forest)算法原理 集成学习(Ensemble)思想、自助法(bootstrap)与bagging 集成学习(ensemble)思想是为了解决单个模型或者某一组参数的模型所固有的缺陷,从而整合起更多的模型,取长补短...
  • IBM SPSS Modeler随机森林算法介绍

    千次阅读 2018-11-24 15:32:11
    在之前的文章《Bagging 或Boosting让你的模型更加优化》中,我们介绍了可以通过Bagging或Boosting技术,使得模型更加稳定和准确率更高,那么今天要介绍随机森林算法,本身的算法逻辑已经使用了Bagging技术,来构建...
  • 之前介绍随机森林、极端随机森林以及深度森林的原理,本次介绍一下相关的代码 本次实验全部使用糖尿病数据集 数据导入 import pandas as pd train = pd.read_csv("/Users/admin/Desktop/database/diabetes/...
  • 介绍随机森林之前有必要介绍下集成算法的一些理论 集成学习算法本身不算一种单独的机器学习算法,而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。可以说是集百家之所长,能在机器学习算法中拥有较高的准确率,...
  • 1.随机森林原理介绍

    千次阅读 2015-07-14 12:46:04
    随机森林,指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出,并被注册成了商标。简单来说,随机森林就是由多棵CART(Classification And Regression Tree)构成的...
  • 主要介绍了python实现H2O中的随机森林算法介绍及其项目实战,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • 每天读一篇一线开发者原创好文 ...随机森林介绍 随机森林是一种在集成学习中很受欢迎的算法,可用于分类和回归。这意味着随机森林中包括多种决策树,并将每个决策树结果的平均值作为随机森林的

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 1,344
精华内容 537
关键字:

随机森林介绍