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
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2024-02-17 19:39:06
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随机森林 文章目录随机森林1 概述1.1 集成算法概述1.2 sklearn中的集成算法2 RandomForestClassifier2.1 重要参数2.1.1 控制基评估器的参数2.1.2 n_estimators2.1.3 random_state2.1.4 bootstrap & oob_score2.2 重要属性和接口Bonus：Bagging的另一个必要条件3 RandomFo
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2024-06-11 09:38:31
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目录随机森林参数意义随机森林调参模型保存 随机森林参数意义sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100, *, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_
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2023-11-28 08:30:10
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随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习的机器学习算法，被广泛用于回归问题。它通过使用多个决策树对数据进行建模，并将它们的预测结果进行集成，从而提高了模型的性能和稳定性。在本教程中，我们将深入介绍随机森林回归的原理、步骤和实现，并通过Python的Scikit-learn库进行实际示范。一、随机森林回归的原理随机森林回归是一种基于集成学习的算法，它通过构建多个决策树并将它们的预测结
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2023-08-08 13:46:23
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随机森林回归算法是决策树回归的组合算法，将许多回归决策树组合到一起，以降低过拟合的风险。随机森林可以处理名词型特征，不需要进行特征缩放处理。随机森林并行训练许多决策树模型，对每个决策树的预测结果进行合并可以降低预测的变化范围，进而改善测试集上的预测性能。算法思想随机森林是决策树的组合，将许多决策树联合到一起，以降低过拟合的风险。随机森林在以决策树为机器学习构建 Bagging 集成的基础上，进一步
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2023-08-14 15:05:57
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这里写自定义目录标题randomForest重要参数解释其他参数变量的重要性Do MDS on 1 - proximity查看节点数预测ROC曲线 randomForest重要参数解释Ntree：森林中树的个数，默认500 Mtry：每棵树（每个节点？）使用的特征个数，默认为2 Importance：默认false，是否计算变量的特征重要性 Proximity:是否计算各观测之间的相似性set.
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2023-06-20 14:04:29
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1. 目的：根据人口普查数据来预测收入（预测每个个体年收入是否超过$50,000） 2. 数据来源：1994年美国人口普查数据，数据中共含31978个观测值，每个观测值代表一个个体 3. 变量介绍：（1）age: 年龄(以年表示)（2）workclass: 工作类别/性质 (e.g., 国家机关工作人员、当地政府工作人员、无收入人员等)（3）educati
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2024-05-19 08:44:04
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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
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2024-07-08 23:20:47
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本文介绍基于MATLAB，利用随机森林（RF）算法实现回归预测，以及自变量重要性排序的操作。目录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，首先是对代码进行分段、详细讲解，方便大家理解；随后是完整代码，方便大家自行尝试。另外，关于基于MATLAB的神经网络（A
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2024-02-19 19:21:38
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R语言随机森林全流程分析引言再2023年6月，如果你以Random Forest为关键词在Google Scholar检索，时间降序。 image-20230626173703705
你会发现这些方法用于各个领域的研究：GIS、环境、遥感（只要有大数据）发表的期刊水平也参差不齐，有Frontiers、Remote Sensing（MDPI）、总环。除了很少有顶尖期刊，但也不乏还不错
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2024-07-29 14:21:11
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R语言随机森林
回归树模型（CART）
决策树是一种倒立的树结构，它由内部节点、叶子节点和边组成。其中最上面的一个节点叫根节点。 构造一棵决策树需要一个训练集，一些例子组成，每个例子用一些属性（或特征）和一个类别标记来描述。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，一旦这种关系找出，就能用它来预测将来未知类别的记录的类别。这种具有预测功能的系统叫决策树分类器。其算法的优点在于:1)可以
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2023-08-01 15:52:05
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基于R语言的机器学习学习笔记随机森林使用R语言实现随机森林（randomFores）相关知识多元线性回归使用R语言实现多元线性回归XGboost（eXtreme Gradient Boosting） 随机森林使用R语言实现随机森林（randomFores）## 本例使用的数据集来自R语言, 预测变量是连续值变量,
## 随机森林执行回归任务, 而不是其它博客常用的分类变量，执行分类任务
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2023-10-25 19:16:56
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使用随机森林（R语言）做回归
Corina
学定量
引言
1 数据
2 步骤
2.1 安装randomForest包
2.2 使用randomForest包
2.3 导入数据
2.4 数据的初步处理
2.5 多元线性回归分析
2.6 随机森林回归
引言随机森林( random forest) 是
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2023-06-20 14:20:25
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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
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2024-08-10 17:17:53
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简单记录一下我的随机森林调参经历用的特征是我脑机接口数据预处理后，特征融合后，降维（分组lda，去除相关性高的特征，随机森林选择重要的特征）后的数据，内容过于复杂，这里就不详细介绍了由于我对调参不太了解，对调参对效果的影响没有概念，在这里浅浅记录一下 前3组：训练集1186个样本，测试集297个样本，特征45维后2组：训练集947个样本，测试集240个样本，特征45维随机种子random_stat
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2024-06-06 21:07:27
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PS：介绍代码仅供介绍，源代码后期经过修改与介绍代码不一定完全相同索引表使用到的库数据加载和预处理划分训练集和测试集模型选择和训练模型评估模型优化结果展示尾声使用到的库import pandas as pd # 数据处理库
from gensim.models import Word2Vec # 自然语言处理模型库
import numpy as np # 科学计算库
import os #
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2024-06-10 06:32:08
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本文将详细解释随机森林类的参数含义，并基于该类讲解参数择优的过程。随机森林类库包含了RandomForestClassifer类，回归类是RandomForestRegressor类。RF的变种ExtraTress也有ExtraTressClassifier类和ExtraTressRegressor类。由于这四个类的参数基本相同，只要完全理解其中一个类，其他三个类很快就能上手。本文只介绍R
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2024-02-22 14:22:24
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在scikit-learn中，RandomForest的分类类是RandomForestClassifier，回归类是RandomForestRegressor，需要调参的参数包括两部分，第一部分是Bagging框架的参数，第二部分是CART决策树的参数。sklearn官网地址（RandomForestClassifier）：http://scikit-learn.org/stable/modul
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2023-08-12 22:46:01
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文章目录前言一、随机森林回归器参数介绍二、数据实战1.数据介绍2.重点代码2.1特征集和标签集获取2.2数据集划分2.3随机森林模型训练2.4预测结果可视化2.5 特征重要性选择及可视化3.完整代码总结 前言我为什么写这篇博客？ 答：记录一下自己对于sklearn库的学习过程以及学习方法，方便以后进行复用这篇文章主要讲什么？ 这篇文章是我使用sklearn的随机森林对我这个你在研究的数据进行处理
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2023-10-24 10:49:29
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1.实验背景本次实验是Kaggle上的一个入门比赛——Titanic: Machine Learning from Disaster。比赛选择了泰坦尼克号海难作为背景，并提供了样本数据及测试数据，要求我们根据样本数据内容建立一个预测模型，对于测试数据中每个人是否获救做个预测。样本数据包括891条乘客信息及获救情况，测试数据有418条乘客信息。样本数据的样例如下：Passenger：乘客唯一识别id
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2024-03-19 09:21:12
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