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  • matlab软件随机森林回归模型代码,可直接matlab打开运行!精简版,包括数据导入、模型建立、误差计算、保存模型,绘制对比图的多个功能!
  • matlab实现的随机森林算法,利用分类器可做回归或预测
  • 随机森林回归算法 X = S2(1:22,:); % S2为数据集 T = S2(23:end,:); %nTree = round(sqrt(size(X,2)-1)); nTree = 50; train_data = X(:,1:end-1);train_label = X(:,end); test_data = T(:,1:end-1); Factor = ...

    随机森林回归算法

    X = S2(1:22,:); %  S2为数据集
    T = S2(23:end,:);
    %nTree = round(sqrt(size(X,2)-1));
    nTree = 50;
    train_data = X(:,1:end-1);train_label = X(:,end); test_data = T(:,1:end-1);
    Factor = TreeBagger(nTree, train_data, train_label,'Method','regression');
    [Predict_label,Scores] = predict(Factor, test_data)
    %Predict_label=cellfun(@str2num,Predict_label(1:end));
    MZE = mean(round(Predict_label) ~= T(:,end))
    MAE = mean(abs(round(Predict_label) - T(:,end)))

     

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  • 本代码含随机森林的分类、回归代码,代码功能相当全面,性能良好,能够支撑项目开发和科研需要。---------
  • 随机森林算法matlab源码。
  • 随机森林可以实现很多的分类问题,我这里面使用的是Iris的数据集,来判断Iris的类别。
  • 单棵树构建的模型往往不够稳定,样本变动很容易引起树结构的变动解决过拟合问题除划分测试集和训练集外依赖于剪枝 回顾:元算法从统计学的角度来讲,将模型的性能寄希望于单棵决策树是不稳健的,这意味着它在处理...

    单棵决策树的劣势

    有时候单棵决策树可能难以实现较高的准确率,这主要是由以下几个方面决定的:

    • 求解一棵最优(泛化误差最小)的决策树是一个NP难(无法穷极所有可能的树结构)问题,往往得到的是局部最优解。
    • 单棵树构建的模型往往不够稳定,样本变动很容易引起树结构的变动
    • 解决过拟合问题除划分测试集和训练集外依赖于剪枝

    ec2d869ffb799043c42ac7c5e35a8210.png

    回顾:元算法

    从统计学的角度来讲,将模型的性能寄希望于单棵决策树是不稳健的,这意味着它在处理未知数据时预测结果的方差是较大的。如同我们做重要决定时会考虑多个专家的意见,元算法meta-algorithm主张综合多个分类器的结果做预测,元算法也被称为集成方法ensemble method,主要思路包括:

    • 不同算法的集成
    • 同一算法在不同设置下的集成
    • 数据集不同部分分配给不同分类器后的集成

    bagging

    boostrap aggregating是对原始数据进行

    次等概率的有放回抽样得到的和原数据集大小相等的
    个新的数据集集合,再将某个学习算法作用于这
    个数据集得到
    个分类器,综合这
    个分类器进行投票决策即可得到最终的分类结果。

    boosting

    boostingbagging一样都是使用相同的分类器作为基分类器,但是boosting中不同分类器是通过串行训练而获得的,每个新分类器都基于被已有分类器错分的样本而构造。

    bagging中不同分类器的权重是相等的,而 boosting中不同分类器的权重取决于该分类器的性能。

    随机森林简述

    随机森林是一种以决策树为基分类器的集成算法,通过组合多棵独立的决策树后根据投票或取均值的方式得到最终预测结果的机器学习方法,往往比单棵树具有更高的准确率和更强的稳定性。随机森林相比于决策树拥有出色的性能主要取决于随机抽取样本和特征集成算法,前者让它具有更稳定的抗过拟合能力,后者让它有更高的准确率。

    e27334733422258554ec64f8162274d0.png

    1.基分类器的生成

    随机森林本质上是一种集成算法,由众多的基分类器组成。其中组成随机森林的基分类器是CART树,各棵决策树独立生成且完全分裂,既可以解决分类问题又可以解决回归问题。

    2.随机化

    随机森林为了保证较强的抗过拟合和抗噪声能力,在构建每一棵CART决策树的时候采用了行抽样和列抽样的随机化方法。

    • 行抽样

    假设训练集的数据行数为

    ,对于每一棵CART树,我们从
    个原始样本中有放回地随机抽取
    个作为单棵树的训练集。假设随机森林中CART树数目为
    ,那么我们通过该办法生成 个独立
    的训练集用于CART的训练。对于单独一个样本而言,它在
    次有放回地随机抽样中都不被抽中的概率是:

    足够大时,该式的结果约等于
    ,即在每一轮行抽样大概有
    的数据始终不会被采集到。
    • 列抽样

    假设原始数据集的特征数为

    ,在通过行采样获取每棵CART树的训练集后,随机森林会随机选取
    个特征(
    )训练用于每一棵CART树的生成。当
    越小时,模型的抗干扰性和抗过拟合性越强,但是模型的准确率会下降,因此在实际建模过程中,常需要用交叉验证等方式选择合适的
    值。

    随机森林参数

    • 随机选取的特征数

      随机抽取的特征数
      要满足小于等于总特征数
      ,其中
      较小时模型的偏差增加但方差会减少,表现为拟合效果不佳但泛化效果增长。在建模过程中常通过OOB验证或者交叉验证确定
      取值。
    • 决策树个数

      决策树个数越多时模型的随机化效果越好,从而模型的测试误差越小。理论上在条件允许的范围内,决策树个数
      的个数越多越好。当决策树个数较大的时候,测试误差的变化变得很小,这时候就可以确定较为合理的树的数量。
    • 决策树深度

      当数据量较少或者特征数较少的时候可以不考虑这个值。但是当模型样本量和特征值都较多时,让决策树完全生长会导致随机森林模型的计算量较大从而速度越慢。

    随机森林特征重要性

    基于树的集成算法还有一个很好的特性,就是模型训练结束后可以输出模型所使用的特征的相对重要度,便于我们选择特征,理解哪些因素是对预测有关键影响。在随机森林中,简单来说,当某一特征在所有树中离树根的平均距离越近,这一特征在给定的分类或回归问题中就越重要,我们可以基于基尼系数来计算特征重要性。

    随机森林中每棵树都是CART决策树,因此树在选择向下分裂的特征时,都是基于基尼系数。假设某特征的在某一棵树上的节点

    向下分裂,分裂前的基尼系数为
    ,分裂后,左右分支的基尼系数分别为
    则,
    。假设在这棵数上,该特征分裂了
    次,则在这棵树上的重要性为:

    假设随机森林中,共有

    棵数用到该特征,则整个森林中整个特征的重要性为:

    最后把所有求得的

    个特征重要性评分进行归一化处理就得到重要性的评分:

    随机森林优点

    • 行抽样和列抽样的引入让模型具有抗过拟合和抗噪声的特性
    • 对数据的格式要求低:因为有列抽样从而能处理高维数据;能同时处理离散型和连续型;和决策树一样不需要对数据做标准化处理;可以将缺失值单独作为一类处理
    • 不同树的生成是并行的,从而训练速度优于一般算法
    • 给能出特征重要性排序
    • 由于存袋外数据,从而能在不切分训练集和测试集的情况下获得真实误差的无偏估计

    随机森林缺点

    • 同决策树直观的呈现不同,随机森林是一个黑盒模型,无法追溯分类结果如何产生
    • 由于算法本身的复杂性,随机森林建模速度较慢,在集成算法中也明显慢于XGBoost等其他算法
    • 随着随机森林中决策树个数增多,训练时需要更多的时间和空间

    Reference

    [1] Machine Learning in Action
    [2] Introduction to Data Mining
    [3] 机器学习

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  • MATLAB随机森林回归模型

    千次阅读 2016-03-06 17:36:00
    MATLAB随机森林回归模型: 调用matlab自带的TreeBagger.m T=textread('E:\datasets-orreview\discretized-regression\10bins\abalone10\matlab\test_abalone10.2'); X=textread('E:\datasets-orreview\...

     

    MATLAB随机森林回归模型:

    调用matlab自带的TreeBagger.m

    T=textread('E:\datasets-orreview\discretized-regression\10bins\abalone10\matlab\test_abalone10.2');
    X=textread('E:\datasets-orreview\discretized-regression\10bins\abalone10\matlab\train_abalone10.2');
    %nTree = round(sqrt(size(X,2)-1));
    nTree = 50;
    train_data = X(:,1:end-1);train_label = X(:,end); test_data = T(:,1:end-1);
    Factor = TreeBagger(nTree, train_data, train_label,'Method','regression');
    [Predict_label,Scores] = predict(Factor, test_data);
    %Predict_label=cellfun(@str2num,Predict_label(1:end));
    MZE = mean(round(Predict_label) ~= T(:,end))
    MAE = mean(abs(round(Predict_label) - T(:,end)))
    

     

    调用外部函数forestTrain.m来自https://github.com/karpathy/Random-Forest-Matlab

    T=textread('E:\datasets-orreview\ordinal-regression\ERA\matlab\test_ERA.1');
    X=textread('E:\datasets-orreview\ordinal-regression\ERA\matlab\train_ERA.1');
    opts= struct;
    opts.depth= 9;
    opts.numTrees= 60;
    opts.numSplits= 5;
    opts.verbose= true;
    opts.classifierID= 2; % weak learners to use. Can be an array for mix of weak learners too
    train_data = X(:,1:end-1);train_label = X(:,end); test_data = T(:,1:end-1);
    tic;
    m= forestTrain(train_data, train_label, opts);
    timetrain= toc;
    tic;
    yhatTrain = forestTest(m, test_data);
    timetest= toc;
    MZE = mean(round(yhatTrain) ~= T(:,end))
    MAE = mean(abs(round(yhatTrain) - T(:,end)))
    

      

    转载于:https://www.cnblogs.com/huadongw/p/5248018.html

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  • Matlab TreeBagger随机森林回归实例

    万次阅读 多人点赞 2020-03-12 11:34:33
    随机森林回归是一种机器学习和数据分析领域常用且有效的算法。本文介绍在Matlab平台如何使用自带函数和测试数据实现回归森林,对于随机森林和决策树的相关理论原理将不做太深入的描述。 算法流程 (1)加载Matlab...

    简介

    在探寻变量之间相关性时,简单线性相关容易实现,对于多元的非线性关系,如果不知道关系式(函数方程)很难建立自变量和因变量之间关系。而机器学习方法为解决这类复杂多元非线性问题提供了很好的思路。
    其中,随机森林回归是一种机器学习和数据分析领域常用且有效的算法。本文介绍在Matlab平台如何使用自带函数(TreeBagger)和测试数据实现回归森林,对于随机森林和决策树的相关理论原理将不做太深入的描述。

    算法流程

    (1)加载Matlab测试数据集;
    (2)训练TreeBagger(随机森林);
    (3)创建散点图;
    (4)估计输入变量的相对重要性;
    (5)检查需要多少棵树。

    TreeBagger介绍

    TreeBagger集成了一组决策树,用于分类或回归。集成中的每棵树都生长在独立绘制的输入数据的引导程序副本上。该副本中未包含的观察结果对于该树而言是“无用之物”。

    TreeBagger将决策树用于分类或回归。TreeBagger依靠ClassificationTree和 RegressionTree功能来生长单个树。ClassificationTree和RegressionTree接受为每个决策拆分随机选择的特征数作为可选输入参数。也就是说, TreeBagger实现了随机森林算法。
    对于回归问题,TreeBagger支持均值和分位数回归(即分位数回归森林)。

    默认情况下,TreeBagger为分类树。要使用回归树,请指定 ‘Method’,‘regression’。

    语法

    Mdl = TreeBagger(NumTrees,Tbl,ResponseVarName)
    Mdl = TreeBagger(NumTrees,Tbl,formula)
    Mdl = TreeBagger(NumTrees,Tbl,Y)
    B = TreeBagger(NumTrees,X,Y)
    B = TreeBagger(NumTrees,X,Y,Name,Value)
    

    描述

    Y是相应自变量数据的因变量数组,对于分类问题, Y是一组类标签。标签可以是数字或逻辑向量等。对于回归问题,Y是一个数值向量。对于回归树,必须指定名称-值对 ‘Method’,‘regression’。

    若要预测均值响应或估计给定数据的均方误差,请分别传递TreeBagger模型和数据分析。要对袋外观测数据执行类似的操作,请使用oobPredict或oobError。

    要估计给定数据的响应分布的分位数或分位数误差,请将TreeBagger模型和数据分别传递给quantilePredict或quantileError。要对袋外观察执行类似的操作,请使用oobQuantilePredict或oobError。

    测试数据集下载

    波士顿房价数据集:http://t.cn/RfHTAgY
    https://download.csdn.net/download/wokaowokaowokao12345/12243422
    或者使用Matlab自带测试数据集。

    波士顿房价数据集是一个回归问题数据集,共有 506 个样本,13 个输入变量和1个输出变量。每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息。其中包含城镇犯罪率,一氧化氮浓度,住宅平均房间数,到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等等。房价是因变量,其它变量为自变量。
    在这里插入图片描述

    例子1

    https://www.mathworks.com/help/stats/regression-treeBagger-examples.html

    clear;clc;close all
    
    %%
    % 加载Matlab提供的测试数据——使用1985年汽车进口量数据库,其中包含205个样本数据,25个自变量和1个因变量
    load imports-85;
    Y = X(:,1);
    X = X(:,2:end);
    isCategorical = [zeros(15,1);ones(size(X,2)-15,1)]; % Categorical variable flag
    
    % 设置随机生成器种子,实际运用中可以注释掉,以获得随机性
    rng(1945,'twister')
    
    
    %% 最优leaf选择
    % 对于回归,一般规则是将叶子大小设置为5。通过比较不同叶子数量MSE获得最佳叶子数量
    % 叶子数量越少MSE越小,即使如此也肯定不是越小越好,这里就假设leaf=5是最优了
    leaf = [5 10 20 50 100];
    col = 'rbcmy';
    figure
    for i=1:length(leaf)
        b = TreeBagger(50,X,Y,'Method','R','OOBPrediction','On',...
    			'CategoricalPredictors',find(isCategorical == 1),...
                'MinLeafSize',leaf(i));
        plot(oobError(b),col(i))
        hold on
    end
    xlabel('Number of Grown Trees')
    ylabel('Mean Squared Error') 
    legend({'5' '10' '20' '50' '100'},'Location','NorthEast')
    hold off
    
    %% 树的数量设置,前面用了50棵树(为了收敛速度快),接下来增加到100
    b = TreeBagger(100,X,Y,'Method','R','OOBPredictorImportance','On',...
        'CategoricalPredictors',find(isCategorical == 1),...
        'MinLeafSize',5);
    
    % 绘制误差曲线
    figure
    plot(oobError(b))
    xlabel('Number of Grown Trees')
    ylabel('Out-of-Bag Mean Squared Error')
    
    %% 自变量重要性分析
    % 自变量对RF模型贡献有大有小,RF的预测能力依赖于贡献大的自变量。对于每个自变量,可以观察其重要性,进行取舍组合,并查看MSE是否有改善。
    % OOBPermutedPredictorDeltaError提供了每个自变量的重要性,值越大,变量越重要。
    figure
    bar(b.OOBPermutedPredictorDeltaError)
    xlabel('Feature Number') 
    ylabel('Out-of-Bag Feature Importance')
    
    % 选择重要性大于0.7的变量
    idxvar = find(b.OOBPermutedPredictorDeltaError>0.7)
    idxCategorical = find(isCategorical(idxvar)==1);
    finbag = zeros(1,b.NTrees);
    for t=1:b.NTrees
        finbag(t) = sum(all(~b.OOBIndices(:,1:t),2));
    end
    finbag = finbag / size(X,1);
    figure
    plot(finbag)
    xlabel('Number of Grown Trees')
    ylabel('Fraction of In-Bag Observations')
    
    %% 使用选择的特征重新训练
    b5v = TreeBagger(100,X(:,idxvar),Y,'Method','R',...
        'OOBPredictorImportance','On','CategoricalPredictors',idxCategorical,...
        'MinLeafSize',5);
    figure
    plot(oobError(b5v))
    xlabel('Number of Grown Trees')
    ylabel('Out-of-Bag Mean Squared Error')
    
    figure
    bar(b5v.OOBPermutedPredictorDeltaError)
    xlabel('Feature Index')
    ylabel('Out-of-Bag Feature Importance')
    
    %% 找到样本数据中的异常数据
    b5v = fillProximities(b5v);
    figure
    histogram(b5v.OutlierMeasure)
    xlabel('Outlier Measure')
    ylabel('Number of Observations')
    
    figure(8)
    [~,e] = mdsProx(b5v,'Colors','K');
    xlabel('First Scaled Coordinate')
    ylabel('Second Scaled Coordinate')
    
    figure
    bar(e(1:20))
    xlabel('Scaled Coordinate Index')
    ylabel('Eigenvalue')
    

    例子2

    clear;clc;close all
    
    %%
    % 加载Matlab提供的测试数据——使用1985年汽车进口量数据库,其中包含205个样本数据,25个自变量和1个因变量
    load imports-85;
    Y = X(:,1);
    X = X(:,2:end);
    isCategorical = [zeros(15,1);ones(size(X,2)-15,1)]; % Categorical variable flag
    
    %% 训练随机森林,TreeBagger使用内容,以及设置随机森林参数
    tic
    leaf = 5;
    ntrees = 200;
    fboot = 1;
    disp('Training the tree bagger')
    b = TreeBagger(ntrees, X,Y, 'Method','regression', 'oobvarimp','on', 'surrogate', 'on', 'minleaf',leaf,'FBoot',fboot);
    toc
    
    %% 使用训练好的模型进行预测
    % 这里没有单独设置测试数据集合,如果进行真正的预测性能测试,使用未加入至模型训练的数据进行预测测试。
    disp('Estimate Output using tree bagger')
    x = Y;
    y = predict(b, X);
    toc
    
    % calculate the training data correlation coefficient
    % 计算相关系数
    cct=corrcoef(x,y);
    cct=cct(2,1);
    
    % Create a scatter Diagram
    disp('Create a scatter Diagram')
    
    % plot the 1:1 line
    plot(x,x,'LineWidth',3);
    
    hold on
    scatter(x,y,'filled');
    hold off
    grid on
    
    set(gca,'FontSize',18)
    xlabel('Actual','FontSize',25)
    ylabel('Estimated','FontSize',25)
    title(['Training Dataset, R^2=' num2str(cct^2,2)],'FontSize',30)
    
    drawnow
    
    fn='ScatterDiagram';
    fnpng=[fn,'.png'];
    print('-dpng',fnpng);
    
    %--------------------------------------------------------------------------
    % Calculate the relative importance of the input variables
    tic
    disp('Sorting importance into descending order')
    weights=b.OOBPermutedVarDeltaError;
    [B,iranked] = sort(weights,'descend');
    toc
    
    %--------------------------------------------------------------------------
    disp(['Plotting a horizontal bar graph of sorted labeled weights.']) 
    
    %--------------------------------------------------------------------------
    figure
    barh(weights(iranked),'g');
    xlabel('Variable Importance','FontSize',30,'Interpreter','latex');
    ylabel('Variable Rank','FontSize',30,'Interpreter','latex');
    title(...
        ['Relative Importance of Inputs in estimating Redshift'],...
        'FontSize',17,'Interpreter','latex'...
        );
    hold on
    barh(weights(iranked(1:10)),'y');
    barh(weights(iranked(1:5)),'r');
    
    %--------------------------------------------------------------------------
    grid on 
    xt = get(gca,'XTick');    
    xt_spacing=unique(diff(xt));
    xt_spacing=xt_spacing(1);    
    yt = get(gca,'YTick');    
    ylim([0.25 length(weights)+0.75]);
    xl=xlim;
    xlim([0 2.5*max(weights)]);
    
    %--------------------------------------------------------------------------
    % Add text labels to each bar
    for ii=1:length(weights)
        text(...
            max([0 weights(iranked(ii))+0.02*max(weights)]),ii,...
            ['Column ' num2str(iranked(ii))],'Interpreter','latex','FontSize',11);
    end
    
    %--------------------------------------------------------------------------
    set(gca,'FontSize',16)
    set(gca,'XTick',0:2*xt_spacing:1.1*max(xl));
    set(gca,'YTick',yt);
    set(gca,'TickDir','out');
    set(gca, 'ydir', 'reverse' )
    set(gca,'LineWidth',2);   
    drawnow
    
    %--------------------------------------------------------------------------
    fn='RelativeImportanceInputs';
    fnpng=[fn,'.png'];
    print('-dpng',fnpng);
    
    %--------------------------------------------------------------------------
    % Ploting how weights change with variable rank
    disp('Ploting out of bag error versus the number of grown trees')
    
    figure
    plot(b.oobError,'LineWidth',2);
    xlabel('Number of Trees','FontSize',30)
    ylabel('Out of Bag Error','FontSize',30)
    title('Out of Bag Error','FontSize',30)
    set(gca,'FontSize',16)
    set(gca,'LineWidth',2);   
    grid on
    drawnow
    fn='EroorAsFunctionOfForestSize';
    fnpng=[fn,'.png'];
    print('-dpng',fnpng);
    
    
    

    实验结果

    模型的相关系数
    输入变量的重要性
    展开全文
  • 针对神经网络算法在当前PM2.5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题,引入RFR(random forest regression,随机森林回归算法,分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素,...
  • 1 分解代码1.1 最优叶子节点数与树数确定1.2 循环准备1.3 数据划分1.4 随机森林实现1.5 精度衡量1.6 变量重要程度排序1.7 保存模型2 完整代码   本文分为两部分,首先是将代码分段、详细讲解,方便大家理解;随后...
  • 随机森林matlab工具箱,可以实现分类和回归
  • 随机森林算法

    2017-11-06 13:38:03
    随机森林回归分宜预测,比向量机精度好点随机森林 论文作者写的随机森林代码,采用matlab混合编程,需要安装Fortran compiler。。。 (An interface to the random forest algorithm (version 3.3) written by Leo ...
  • 随机森林回归原理应用到了预测领域,构建了基于随机森林的预测模型,以及预测结果的评价,测试数据对算法进行验证,结果表明,将随机森林算法运用到预测领域可以为相关问题提供参考价值。 运行环境Matlab2018b; ...
  • Matlab实现随机森林、神经网络、Lasso回归

    千次阅读 多人点赞 2020-10-25 20:01:59
    实现之前所说的上传Matlab实现随机森林、神经网络、Lasso回归的承诺。 Lasso lasso具有降维的功能,但区别于PCA,lasso直接减少特征数,做的是特征选择,PCA是通过空间转换将特征空间从高维空间转换到低维空间,是...
  • 初勘数据处理之预测算法随机森林random forest) 集成学习方法 集成学习方法,是整合多个分类方法的预测结果,以提高分类准确率。集成学习方法先用训练数据构建一组基分类器,再对所有基分类器的预测进行投票,...
  • Matlab 随机森林工具箱的配置使用

    千次阅读 2020-12-17 16:32:41
    总结一下Matlab随机森林工具箱的配置和使用 配置环境Matlab2019a + windows10 + vs2017 1、下载Matlab随机森林工具箱,下载地址...
  • 这个例子展示了如何使用分位数随机林来检测异常值。分位数随机林可以检测到与给定X的Y的条件分布有关的异常值。 离群值是一些观测值,它的位置离数据集中的...生长回归树的分位数随机森林。 估计预测变量范围..
  • 随机森林matlab实现

    2021-07-06 15:58:17
    疑问:随机森林如何设置需要的分类...其实,之前就接触过随机森林,但仅仅是用来做分类和回归。最近,因为要实现一个idea,想到用随机森林做ensemble learning才具体的来看其理论知识。随机森林主要是用到决策树的理...
  • random forest 随机森林(高亮!用于分类) matlab实现

    万次阅读 多人点赞 2017-09-06 11:02:19
    最近要用到随机森林,于是乎对它的原理了解了一番,并做了一下算法的实现。本次实现是用于分类问题的,如果是回归问题,分裂规则不一样,我还没有实现..... 下面的原理摘自别人的笔记,如果了解决策树CART的构建规则...
  • 随机森林算法详解

    万次阅读 多人点赞 2019-06-15 14:40:13
    <div id="post_detail"> [Machine Learning &...2 随机森林的特点3 随机森林的相关基础知识4 随机森林的生成5 袋外错误率(oob error)6 随机森林工作原理解释的一个简单例子7 随机森林...
  • bagging算法随机森林RF算法简介) bagging算法特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合。加快计算速度。那么,bagging算法其实是一种工程思维,真正把这个思维转换成可以应用于工程计算的就是随机森林...
  • 随机森林图像matlab代码GEE入门课程 使用该界面介绍Google Earth Engine(GEE)的入门课程。 老师 圣地亚哥里奇,班切罗 INTA / UNLu 课程目标 本课程的目的是让学生掌握管理代码编辑器工具的主要概念,了解主要对象...
  • 这里我们将对波士顿房价的原始数据进行处理,在数据中人为添加一些缺失值,然后根据分三种情况:①用0填补缺失值,②均值填补,③用随机森林填补,之后分别构建随机森林回归,计算MSE,并做可视化。 1.导入相应包 ...
  •   本文详细介绍基于Python的随机森林(Random Forest)回归算法代码与模型超参数(包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等等)自动优化代码。   本文是在上一篇博客1...
  • 随机森林算法及其实现(Random Forest)

    万次阅读 多人点赞 2018-09-04 16:36:06
    阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 ... 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,从市场营销...
  • 随机森林-传统的随机森林算法,以固定深度生长自举树-预测由树预测的标签的模式 KNN(k最近邻)-从训练集中预测k最近邻标签的模式 朴素贝叶斯-假设给定标签的每个特征在条件上均独立于所有其他特征-通过在训练集中...
  • 随机森林算法及实现

    千次阅读 2019-05-22 17:54:12
    阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 ... 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,从市场营销...
  • 应该和决策树等算法类似,,是一个很多变量的组合,像树的结构,分支等,求解答
  • ML之RF:随机森林RF算法简介、应用、经典案例之详细攻略 目录 随机森林RF算法简介 1、RF基本的构建算法过程 2、RF算法相关文献、论文 随机森林RF算法的应用 1、RF用于回归 2、RF用于分类 随机森林RF算法...

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