随机森林（Random Forests）本文旨在介绍随机森林结构生成的同时，介绍所带来的优缺点。随机森林是一种重要的基于Bagging的集成学习方法，可以用来做分类、回归等问题。它的组成是由多个弱学习器组成，CART（分类回归树）。RF的生成过程是由一个到多个CART的生成构成。主要过程如下：通过对训练数据样本以及属性进行有放回的抽样（针对某一个属性随机选择样本）这里有两种，一种是每次都是有放回的
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2024-03-05 15:15:16
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随机森林，是指用随机的方式建立一个森林，森林里面有许多决策树，且随机森林中的树与树之间是彼此独立的。在得到随机森林后，当有一个新的样本输入的时候，让森林中的每一棵树分别进行计算并进行统计汇总，得分最多的那个结果为最终的结果。随机森林既可以处理属性为离散值的样本(ID3算法)，也可以处理属性为连续值的样本(C4.5算法)，另外，随机森林还可以进行无监督学习聚类和异常点检测。随机森林的构建过程：1、假
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2023-11-19 18:23:28
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Decision Trees决策树是一种非参数的有监督学习方法，他能从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，解决分类和回归问题 在决策过程中，我们一直在为决策的特征进行提问，最初的问题所在的地方叫做根节点，在得到结论前的每一个问题都是中间节点，得到的每一个结论叫做叶子节点 比如我们要将一个新物种进行分类，那么就可以通过以上这个决策树进行不断对动物的特性提问最后给
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2024-04-29 22:27:07
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1.什么是随机森林 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。 解读下上面
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2023-12-13 16:55:52
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一、基本原理顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。我们可以这样比喻随机森林算法：每一棵决策树就是一个精通于某一个窄领域的专家（因为我们从M个特征中选
随机森林随机森林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。重要参数1.控制基评估器的参数 控制基评估器的参数
参数含义criterion不纯度的衡量指标，有基尼系数和信息熵两种选择max_depth树的最大深度，超过最大深度的树枝都会被剪掉min_samples_leaf一个节点在分枝
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2024-04-30 19:46:29
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文章目录融合随即森和梯度提升树的入侵检测研究论文摘要论文解决的问题1.特征选择2.特征变换3.GBDT分类器 融合随即森和梯度提升树的入侵检测研究论文摘要网络入侵检测系统作为一种保护网络免受攻击的安全防御技术，在保障计算机系统和网络安全领域起着非常重要的作用。针对网络入侵检测中数据不平衡的多分类问题，机器学习已被广泛用于入侵检测，比传统方法更智能、更准确。对现有的网络入侵检测多分类方法进行了改进
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2024-05-30 21:16:57
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一、进行分类建模前的准备在上一篇博客里我们应用了逻辑回归和LDA方法来判别|预测一个对象的分类，其中逻辑回归多应用于只有两种类型（Yes或者No）的分类，LDA可用于2种类型及2种以上类型的分类。但是不论逻辑回归还是LDA，最后在验证数据集上的预测效果都很糟糕，甚至不如随机分配的正确率来的高。那么为什么会这样呢？ 我们再来看看购买了年卡（YesPass）和没有购买年卡(NoPass)的消费者在两
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2024-03-12 13:07:28
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目录1、集成算法概述2、Sklearn中RandomForestClassifier重要参数详解3、Sklearn中RandomForestRegressor重要参数详解4、附录5、总结1、集成算法概述：集成算法的目标是多个评估器建模的结果，汇总后得到一个综合结果，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集成评估器，单个模型叫基评估器。通常说有三种集成算法：装袋法(Bag
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2023-08-12 10:35:48
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机器学习：构建随机森林任务介绍： 用随机森林训练一个的分类器集成，要求：3个个体学习器对应的决策树，每个决策树最大的划分层次为2层，每个划分节点（根节点和分支节点）对应属性随机选择的控制参数(为当前划分节点对应属性集合的大小)、3个决策树分别采用信息增益、增益率和基尼系数来选择最优划分属性。 目录机器学习：构建随机森林一、自助抽样，生成3个训练数据集1. 数据集12. 数据集23. 数据集3二、分
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2024-04-24 10:36:24
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sklearn机器学习库(二)sklearn中的随机森林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stac
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2024-06-18 07:03:45
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文章目录概述SVM原理及推导SVM与随机森林比较SVM为什么要引入拉格朗日的优化方法。SVM原问题和对偶问题关系？SVM在哪个地方引入的核函数, 如果用高斯核可以升到多少维?SVM怎么防止过拟合 ?SVM的目标函数。常用的核函数。SVM硬软间隔对偶的推导概述基本推导和理论还是以看李航老师的《统计学习方法》为主。
各种算法的原理，推荐理解到可以手撕的程度。
以下为通过网络资源搜集整理的一些问题及答案
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2024-05-07 11:57:19
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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 文章目录目录前言一、数据预处理1.数据表关联2.特征相关性分析3.数据清洗二、随机森林训练1.随机森林总结 前言记录第一次单人参赛，用Pandas+随机森林实战某数模杯赛预赛记录，并且记录遇到的问题，训练分数提升问题。该赛题为以银行贷前业务场景为切入点，数据为提供的用户基本信息、借贷信息、财务信息等脱敏后的数据（数据中以A1-A8，
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2024-03-26 09:46:49
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随机森林（RandomForest）集成学习中的Bagging通过bootstrapping的方式进行抽取不同的资料从每一堆资料中学得一个小的模型g，然后再将这些小的模型进行融合进而得到一个更为稳定的大的模型G。决策树模型通过递归的方式按照某些特征进行分支得到更小的树，最后通过检测不纯度来决定是否停止切割。这个模型受资料影响较大，所以得到的模型不够稳定。如果将这两种学习模型合在一起就会构成一个既稳
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2024-04-09 10:37:42
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随机森林简介R randomForest包安装与加载分类Classification分类结果主坐轴分析随机选取2/3预测，1/3验证无监督分类分层抽样Reference猜你喜欢写在后面 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——
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2023-12-06 18:58:11
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因为有Scikit-Learn这样的库，现在用Python实现任何机器学习算法都非常容易。随机森林是一个由众多决策树构建的集成学习算法模型。随机森林模型的介绍，百度搜索，会出现一大堆，这里不再赘述。这里有个“马氏真理”Hahaha~，作为我们常人或者算法使用者，亦或是对机器学习算法感兴趣的人，最终想要让模型的分类预测准确度符合我们的心理预期，那么从头到尾就在做一件事：调整模型参数、调整模型参数、调
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2024-05-13 09:35:10
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======================================================================= Machine Learning notebook Python机器学习基础教程（introduction to Machine Learning with Python）https://github.com/amueller/
在经典机器学习中，随机森林一直是一种灵丹妙药类型的模型。该模型很棒有几个原因：
与许多其他算法相比，需要较少的数据预处理，因此易于设置
充当分类或回归模型
不太容易过度拟合
可以轻松计算特征重要性
在本文[1]中，我想更好地理解构成随机森林的组件。为实现这一点，我将把随机森林解构为最基本的组成部分，并解释每个计算级别中发
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2024-03-17 13:21:42
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写这个东西是我开此博客的动机，也是我第一次用中文阐述关于自己研究的东西。写得不好请各位包涵！（关于这个名字的中文翻译，我一向觉得非常的别扭，所以在博文中我继续使用其英文名称）当然，对于英语比汉语更顺畅的同学，直接跳过此文，去读Antonio Criminisi 的tutorial以及相应的ppt【1】，我在phd定题的阶段，一次偶然的机会听了他的一个讲座然后进行了简短的探讨，随后决定了
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2024-02-28 21:48:43
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Kaggle房价预测作为Kaggle竞赛中的经典入门题目，我主要在kernels中学习其他人分析和处理数据的流程，首先是通过各类plt的图表，分析数据特征和房价之间的相关性载入数据集df_train = pd.read_csv('./input/train.csv')
df_test = pd.read_csv('./input/test.csv')房价整体分布概率直方图print(df_
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2024-02-22 14:21:45
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