主要内容：1、十折交叉验证2、混淆矩阵3、K近邻4、python实现 一、十折交叉验证前面提到了数据集分为训练集和测试集，训练集用来训练模型，而测试集用来测试模型的好坏，那么单一的测试是否就能很好的衡量一个模型的性能呢？答案自然是否定的，单一的测试集具有偶然性和随机性。因此本文介绍一种衡量模型（比如分类器）性能的方法——十折交叉验证(10-fold cross validation)什么
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2024-05-07 19:30:37
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随机森林的 10 折交叉验证再回到之前的随机森林（希望还没忘记，机器学习算法
原创
2023-04-26 14:04:45
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数据清洗 这一步主要是分析数据，剔除脏数据、补齐空缺数据。总之根据自己的需求处理数据。过程中需要对数据进行图标分析，可以用seaborn可视化。从pandas读入的数据也可以随时操作。获取数据：wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1001/data.csv分析模型及评价模型评估  
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2024-03-31 09:59:14
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关于随机森林特有的参数：n_estimators=10： 决策树的个数，越多越好，但是性能就会越差，至少100左右（具体数字忘记从哪里来的了）可以达到可接受的性能和误差率。bootstrap=True： 是否有放回的采样。oob_score=False： oob（out of band，带外）数据，即：在某次决策树训练中没有被bootstrap选中的数据。多单个模型的参数训练，我们知道可以用cro
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2024-01-26 06:27:22
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# 随机森林及k折交叉验证
随机森林(Random Forest)是一种集成学习(Ensemble Learning)方法，它是通过构建多个决策树来进行分类或回归的算法。它的基本思想是通过随机选择特征和样本，构建多个决策树，并将它们结合起来进行预测。
## 随机森林算法
随机森林算法的核心是决策树，决策树是一种基于树结构的分类器。随机森林通过构建多个决策树来进行预测，每个决策树的预测结果作为
原创
2023-12-20 08:15:20
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# 使用 k 折交叉验证和随机森林进行模型评估
在机器学习中，k 折交叉验证是一种常用的验证方法，可以有效评估模型的性能。本文将教你如何在 Python 中实现 k 折交叉验证并使用随机森林模型进行分类任务。
## 流程
下面的表格展示了实现的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3
原创
2024-10-06 04:14:41
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2.1 算法描述本文提出了一种基于随机森林的Wrapper特征选择方法RFFS,利用随机森林算法的变量重要性度量对特征进行排序,然后采用序列后向搜索方法,每次从特征集合中去掉一个最不重要(重要性得分最小)的特征,逐次进行迭代,并计算分类正确率,最终得到变量个数最少、分类正确率最高的特征集合作为特征选择结果。为了保证实验结果的稳定性,本文采用了10折交叉验证方法,在每一次迭代中,将数据集划分成10等
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2023-12-21 09:03:49
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2、随机森林集成学习：Bagging 装袋法Boosting 提升法Stcaking其中bagging方法可以认为每个某型都是平行的，是一种并联的方式；boosting方法中每个模型是序列化的，是一种串联的方法。Bagging的核心思想是构建多个互相独立的评估其，然后对齐预测进行平均活多数表决来决定集成评估其的结果，bagging的代表模型就是随机森林。Boosting中，基评估器是相关的，是按顺
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2024-03-20 10:35:09
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最近在medium中看到William Koehrsen，发现其分享了数十篇python相关的高质量的数据分析文章。我想尽量抽时间将他的文章翻译过来，分享给大家。作者：William Koehrsen标题“《Random Forest Simple Explanation-Understanding the random forest with an intuitive example》翻译：大邓
目录1. 随机森林模型拟合和预测性能1.1 样本拆分1.2 模型拟合1.3 特征重要性1.4 Permutation Importance（permutation_importances）1.5 Boruta2. 特征选择和性能比较2.1 基于基尼重要性的特征选择2.2 基于排序重要性的特征选择2.3 基于Boruta的特征选择2.4 预测性能比较 1. 随机森林模型拟合和预测性能1.1 样本拆
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2024-03-27 13:37:37
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机器学习的交叉验证前言HoldOut交叉验证K折交叉验证分层K折交叉验证Leave P Out留一交叉验证蒙特卡罗交叉验证时间序列交叉验证 前言在研究生阶段接触机器学习的时候，我导问我一个问题，你实验里面有用到交叉验证吗？当时我就一脸懵逼了，然后当然吞吞吐吐说有。后面赶紧补了一下交叉验证的只是以及在代码上加上。说到这，突然很怀念以前的学生食堂。废话不多说，现在总结下交叉验证的方法。机器学习的模型
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2024-10-10 18:16:26
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holdout交叉验证和K折交叉验证可以得到模型的泛化误差的可靠估计（模型在新数据集是的性能表现）。holdout交叉验证holdout交叉验证是机器学习模型泛化性能的一个经典且常用的方法。holdout交叉验证能将最初的数据集分为训练集和测试集 模型选择：对模型的的不同参数设置进行调优和比较的过程，也就是针对给定分类问题，调整参数以寻找最优值（超参）的过程。 使用holdou
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2024-06-07 22:28:32
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在机器学习中，我们通常需要评估若⼲候选模型的表现并从中选择模型。这⼀过程称为模型选择 （model selection）。可供选择的候选模型可以是有着不同超参数的同类模型。以多层感知机为例， 我们可以选择隐藏层的个数，以及每个隐藏层中隐藏单元个数和激活函数。为了得到有效的模 型，我们通常要在模型选择上花费⼀番功夫。下⾯，我们来描述模型选择中经常使⽤的验证数据 集（validation data s
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2024-03-21 12:29:43
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随机森林是一种常用于回归和分类问题的集成学习方法。它通过组合多个决策树来进行预测，利用每个决策树的预测结果进行投票或取平均值来得到最终的预测结果。随机森林具有较好的鲁棒性和泛化能力，适用于处理复杂的数据集。
本文将介绍如何使用Python中的随机森林进行回归预测，并结合10折交叉验证评估模型的性能。我们将通过一个示例来说明整个过程。
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备数据集。作为示例，
原创
2023-09-04 16:01:53
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交叉验证交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。那么什么时候才需要交叉验证呢？交叉验证用在数据不是很充足的时候。比如在我日常项目里
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2024-06-07 15:01:39
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目录1.集成算法2.随机森林概述3.随机森林的系列参数3.1n_estimators3.2random_state3.3bootstrap & oob_score 4.重要属性1..estimators_ 2.oob_score_ 5.重要接口 1.apply2.predict 3.fit 4.score6
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2024-02-28 17:20:12
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Bagging:各分类器之间没有依赖关系，可各自并行， Bagging + 决策树 = 随机森林Boosting:各分类器之间有依赖关系，必须串行， 比如Adaboost、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)、Xgboost AdaBoost + 决策树 = 提升树 Gradient Boosting + 决策树 = GBDTAdaBoost（Adaptive
k-折交叉验证(k-fold crossValidation)：
k-折交叉验证(k-fold crossValidation)：
在机器学习中，将数据集A分为训练集（training set）B和测试集（test set）C，在样本量不充足的情况下，为了充分利用数据集对算法效果进行测试，将数据集A随机分为k个包，每次将其中一个包作为测试集，剩下k-1个
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2024-04-12 07:15:19
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一、集成学习在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型，在某些方面表现的比较好）。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。集成方法是将几种机器学习技术组合成一个
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2024-08-16 16:44:10
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集成学习如果你向几千个人问一个复杂的问题，然后汇总他们的回答。一般情况下，汇总出来的回答比专家的回答要好。同样，如果你聚合一组预测器(比如分类器、回归器)的预测，的大的结果也比最好的单个预测器要好。这样的一组预测器称为集成，对于这种技术被称为集成学习，一个集成学习的算法被称为集成方法。常见的集成方法有如下集中，bagging，boosting，stacking。投票分类器假设你已经训练好一些分类器
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2024-07-08 22:13:07
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