转的。随机森林：是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。，随机森林对回归的结果在内部是取得平均 但是并不是所有的回归都是取的平均，有些是取的和，以后会发博文来解释这样的一个现象，需要整理些资料出来。 随机森林里的随机包含的意思是： 样本随机 特征随机 参数随机 模型随机（ID3 ,C4.5）&nbs
ET或Extra-Trees（Extremely randomized trees，极端随机树）是由PierreGeurts等人于2006年提出。该算法与随机森林算法十分相似，都是由许多决策树构成。但该算法与随机森林有两点主要的区别：1、随机森林应用的是Bagging模型，而ET是使用所有的训练样本得到每棵决策树，也就是每棵决策树应用的是相同的全部训练样本；2、随机森林是在一个随机子集内
1.分类回归树CART随机森林是由多颗CART树组成的，下面简单叙述下回归树及生成树的算法（1）最小二乘回归树生成算法
（2）分类树的生成分类树可以使用基尼指数作为分类标准，至于为什么上面的指标，我们可以从信息论的角度思考。同样采样这样的分类标准会导致生成树选择最优属性时会偏向类别比较多的属性，因此在实际使用的过程中应对数据集进行处理或者控制树的深度。虽然决
# 极端随机森林（Extreme Random Forest）及其在Java中的实现
极端随机森林（Extreme Random Forest，简称ERF）是一种基于随机森林的机器学习算法，它在随机森林的基础上进行了改进和优化。ERF通过引入额外的随机性，提高了模型的泛化能力和鲁棒性，适用于各种分类和回归问题。
## 随机森林简介
在介绍ERF之前，我们先来了解一下随机森林。随机森林是一种集
集成算法 ensemble通过在数据集上构建多个模型，集成所有模型的建模结果，得到一个综合的结果，以此来获得比单个
模型更好的分类或回归表现
装袋法bagging：
构建多个相互独立的基评估器（base estimator）,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boosting:
基评估器是相关的，是按顺序一一构
1.其他术语概念（前提）随机森林我们可以理解为多个决策树组成的模型，但是如何组合，组合的方式是什么，我们就得知道集成学习的思想，bootstraping，bagging的概念。集成学习思想： 集成学习主要的作用是为了解决单个模型在运行时固有的缺陷，从而将多个单个模型组合到一起，取长补短，共同发挥功效。简单的理解人多力量大。随机森林就是这个思想下的产物。这里借用另一个博主的一张图可以更好的理解这个思
随机森林一、随机森林的理解二、随机森林与方差分析三、随机森林的训练四、随机森林的过拟合五、随机森林的实际案例代码分析 一、随机森林的理解 对于几乎所有的分类问题(图像识别除外，因为对于图像识别问题，目前深度学习是标配)，集成模型很多时候是我们的首选。比如构建一个评分卡系统，业界的标配是GBDT或者XGBoost等集成模型，主要因为它的效果确实好，而且稳定。还有一点是这些模型的可解释性也很好，不像
极端原理
原创
2021-12-27 14:14:25
110阅读
本项目基于机器学习算法（岭回归+随机森林回归+极端森林回归+加权平均融合模型），通过对单模型和融合模型计算所得
传统机器学习(六)集成算法(1)—随机森林算法及案例详解1、概述集成学习（Ensemble Learning）就是通过某种策略将多个模型集成起来，通过群体决策来提高决策准确率。集成学习首要的问题是选择什么样的学习器以及如何集成多个基学习器，即集成策略。1.1 集成学习的分类一个有效的集成除了要让各个基学习器的学习效果好之外，还需要各个基学习器的差异尽可能大（差异性：各个基学习器的预测结果不完全相同
今天讲的内容是机器学习中的决策树算法。一、理论介绍随机森林的定义 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，是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。如何正确看待随机森林？顾名思义，森林——是由很多很多的树组成的。在随机森林算法中，会生成许多的树，而由于决策树本身自带有
所有的参数，属性与接口，全部和随机森林分类器一致。仅有的不同就是回归树与分类树的不同，不纯度的指标， 参数Criterion不一致。RandomForestRegressor(n_estimators='warn',
criterion='mse',
max_depth=None,
转载
2023-09-04 20:36:06
227阅读
1、什么是随机森林？随机森林就是用随机的方式建立一个森林，在森林里有很多决策树组成，并且每一棵决策树之间是没有关联的。当有一个新样本的时候，我们让森林的每一棵决策树分别进行判断，看看这个样本属于哪一类，然后用投票的方式，哪一类被选择的多，作为最终的分类结果。在回归问题中，随机森林输出所有决策树输出的平均值。（1）随机森林既可以用于分类，也可以用于回归。（2）它是一种降维手段，用于处理缺失值和异常值
搞机器学习的人，都会有自己偏爱的某种算法，有的喜欢支持向量机(SVM)，因为它公式表达的优雅和可利用方法实现的高质量；有的人喜欢决策树，因为它的简洁性和解释能力；还有人对神经网络非常痴狂，因为它解决问题的灵活性(一般在超大规模的数据集上，使用神经网络，效果会好于其他所有的机器学习算法)。但是就我本人而言，我最喜欢的算法是随机森林，理由如下：通用性。随机森林算法可以应用于很多类别的模型任务。它们可以
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
1． booster[默认是gbtree]
选择每次迭代的模型，有两种选择：gbtree基于树的模型、gbliner线性模型
2． silent[默认是0]
当这个参数值为1的时候，静默模式开启，不会输出任何信息。一般这个参数保持默认的0，这样可以帮我们更好的理解模型。
随机森林回归是一种基于集成学习的机器学习算法，它通过组合多个决策树来进行回归任务。随机森林的基本思想是通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行平均或投票来提高模型的准确性和鲁棒性。以下是随机森林回归的主要特点和步骤：决策树的构建： 随机森林由多个决策树组成。每个决策树都是通过对原始数据进行有放回的随机抽样（bootstrap抽样）来训练的。此外，在每次分裂节点时，算法随机选择一个特征子集进行分裂
多样性增强 在讲随机森林之前，先讨论一下多样性增强.在集成学习中需要有效的生成多样性大的个体学习器，与构造单一学习器对比而言，一般是通过在学习过程中引入随机性，常见的做法是对数据样本，输入属性，输出表示，算法参数进行扰动.1）数据样本扰动给定初始数据集，可从中产生生不同的数据子集，再利用不同的数据子集训练出不同的个体学习器.数据样本扰动是基于采样法，例如Bagging采用自助法采样，，对
以下是我的学习笔记，以及总结，如有错误之处请不吝赐教。基础概念：熵Entropy：是衡量纯度的一个标准,表达式可以写为：信息增益Information Gain：熵变化的一个量，表达式可以写为：信息增益率Gain Ratio：信息增益的变化率，表达式可以写为：基尼系数Gini Index：Gini（D）越小，数据集D的纯度越高，具体表达式如下：实际上基尼指数、熵、分类误差率三者之间数学关系是统一的
线性回归学习线性回归之前必须先要了解什么是回归，了解回归之前我们先从分类算法说起。前面我们介绍的算法都属于分类算法，分类顾名思义就是预测样本对应的应该是哪一类，比如决策树实战中预测泰坦尼克号的乘客生还还是遇难，比如knn实战中预测对应的书写数字应该属于哪一类（即哪一个数字）等等这些都属于分类算法可以看到分类算法对应的目标变量都是类别型，而在回归算法中对应的目标变量都是连续型。像下面这个图，就是一个
随机森林原理介绍与适用情况一句话介绍随机森林是一种集成算法（Ensemble Learning），它属于 Bagging 类型，通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或取均值，使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。其可以取得不错成绩，主要归功于 “随机” 和 “森林”，一个使它具有抗过拟合能力，一个使它更加精准。Bagging 结构BaggingBagging 也叫自举汇聚法（bootst
