随机森林简介如果读者接触过决策树(Decision Tree)的话，那么会很容易理解什么是随机森林。随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习(Ensemble Learning)方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了，这样的
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2024-07-31 16:07:22
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文章目录1. 前言2. 随机森林原理3.实现原理3.1并行化训练3.1.1训练函数3.1.2 单进程训练函数生成数据集模块——生成部分数据集单进程训练函数代码3.2 并行化预测3.2.1 预测函数3.2.2 单进程预测函数4. 并行化结果分析5. 源码参考资料1. 前言Python其实已经实现过随机森林， 而且有并行化的参数n_jobs 来设置可以使用多个可用的cpu核并行计算。n_jobs :
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2024-08-20 17:42:00
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近年来，随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升，这多半归功于它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。 需要大家注意的是，在上文中特别提到的是第一组测试结果，而非所有的结果，这是因为随机森林方法固然也有自己的局限性。在这篇文章中，我
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2024-07-21 17:31:33
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实现概要在陷入实现细节之前，我们先从全局大方面上来把握一下MLlib是如何实现分布式决策树的。首先，MLlib认为，决策树是随机森林(RandomForest)的一种特殊情况，也就是只有一棵树并且不采取特征抽样的随机森林。所以在训练决策树的时候，其实是训练随机森林，最后从随机森林中抽出一棵树。为了减少分布式训练过程中遍历数据的次数和提高训练速度，实现上采取了以下几个优化技巧：
以广
文章目录Bagging算法和随机森林Bagging算法和随机森林学习目标Bagging算法原理回顾Bagging算法流程输入输出流程随机森林详解随机森林和Bagging算法区别随机森林拓展Extra TreesTotally Random Trees EmbeddingIsolation Forest随机森林流程输入输出流程随机森林优缺点优点缺点小结 Bagging算法和随机森林 集成学习主要
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2024-06-04 23:48:14
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一、随机森林简介：1、bagging装袋法策略：1、有放回的重采样； 2、相互独立地并行学习这些弱学习器（KNN，逻辑回归，决策树，SVM等等）； 3、对于分类问题，根据分类器进行投票(软投票和硬投票）来确定最终的分类结果；对于预测性问题将回归结果进行平均，最终用于样本的预测值。 硬投票：少数服从多数的原则； 硬投票：各自分类器的概率值进行加权平均。2、随机森林bagging+CART树 随机森林
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2024-03-20 14:47:04
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、Deep Neural Decision Forests二、Deep Forest阅读参考 关于决策树随机森林与深度学习，以两篇论文为切入，作简要分析。 作者的研究动机，和经典的Decision Tree的关系，方法的Limits或适用的场景（给出自己的分析）。希望得到纠正和补充。 一、Deep Neural Dec
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2023-10-15 07:13:43
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目录随机森林 -- RandomForestGBDT (Gradient Boosting Decision Tree)XGBoostlightGBM一 知识点介绍RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性。根据基本学习
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2024-09-06 21:18:28
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1. 随机森林1.1 定义 RF是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的集成分类器，其输出类别由各个树投票而定(回归树取平均)。1.2 生成过程假设样本总数为n，特征数为a。1. 从原始样本中采用有放回抽样(bagging)的方法选取n个抽样。2. 对n个样本选取a个特征中的随机k个，用于建立决策树的方法，获得最佳
随机森林与GBDT
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2018-06-28 19:13:20
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随机森林（random forest），GBDT（Gradient Boosting Decision Tree），前者中的森林，与后者中的 Boosting 都在说明，两种模型其实都是一种集成学习（ensemble learning）的学习方式。
1. 随机森林
随机森林的一个基本框架：
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2016-12-21 22:54:00
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随机森林（random forest），GBDT（Gradient Boosting Decision Tree），前者中的森林，与后者中的 Boosting 都在说明，两种模型其实都是一种集成学习（ensemble learning）的学习方式。1. 随机森林
随机森林的一个基本框架：
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2016-12-21 22:54:00
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AdaBoost原理原始的AdaBoost算法是在算法开始的时候，为每一个样本赋上一个权重值，初始的时候，大家都是一样重要的。在每一步训练中得到的模型，会使得数据点的估计有对有错，我们就在每一步结束后，增加分错的点的权重，减少分对的点的权重，这样使得某些点如果老是被分错，那么就会被“重点关注”，也就被赋上一个很高的权重。然后等进行了N次迭代（由用户指定），将会得到N个简单的分类器（basic le
一、概念RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。二、关系根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法；前者的代表就是Boosting，后者的代表
一、简介 作为集成学习中非常著名的方法，随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”，由于其简单、容易实现、计算开销小，使得它在现实任务中得到广泛使用，因为其来源于决策树和bagging，决策树我在前面的一篇博客中已经详细介绍，下面就来简单介绍一下集成学习与Bagging； 二、集成学习 集成学习（ensemble learning）是指通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也
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2024-05-20 23:14:19
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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，从市场营销到医疗保健保险，既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。最初，我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的。最近几年的国内外大赛，包括2013年百度校园电影推荐系统大赛、2014年阿里巴巴天池
前言 提到森林，就不得不联想到树，因为正是一棵棵的树构成了庞大的森林，而在本篇文章中的”树“，指的就是Decision Tree-----决策树。随机森林就是一棵棵决策树的组合，也就是说随机森林=boosting+决策树，这样就好理解多了吧，再来说说GBDT，GBDT全称是Gradient Boosting Decision Tree，就是梯度提升决策树，与随机森林的思想很像，但是比随机森林稍稍的
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2024-05-27 14:14:06
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文章目录1. 逻辑回归二分类2. 垃圾邮件过滤2.1 性能指标2.2 准确率2.3 精准率、召回率2.4 F1值2.5 ROC、AUC3. 网格搜索调参4. 多类别分类5. 多标签分类5.1 多标签分类性能指标 本文为 scikit-learn机器学习（第2版）学习笔记 逻辑回归常用于分类任务1. 逻辑回归二分类《统计学习方法》逻辑斯谛回归模型（ Logistic Regression，LR）
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2024-06-04 08:36:54
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日常学习记录——支持向量机、随机森林对鸢尾花数据集进行分类前言1 实验结果及分析1.1 支持向量机对鸢尾花数据集分类效果1.2 随机森林对鸢尾花数据集分类效果1.3 实验小结2 实验代码2.1 SVM实验代码2.2 随机森林实验代码3 实验遇到的问题总结3.1 数据归一化处理3.2 背景色显示不全 前言本文采用支持向量机和随机森林算法对鸢尾花数据集进行了分类实验，实验结果表明，对于鸢尾花数据集来
随机森林和提升作者：樱花猪 摘要：本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十一次次课在线笔记。随机森林和提升都是机器学习将弱分类器融合成强分类器的方法。和我们熟悉的另一种机器学习模型SVM相比，这种方法更适合于大数据并且它的计算速度要比SVM快许多。 引言Boosting这些比较受广大研究者的热爱，而曾经红得半边天的SVM不再那么主流。仔细一看，实际上随机森林我
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2024-05-07 09:18:29
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