目录一、是集成学习中一种典型的Bagging类型的算法（引导聚合类算法）二、随机森林 小小总结一下三、SUMMARY总结 一、是集成学习中一种典型的Bagging类型的算法（引导聚合类算法）集成学习：指整个模型的内部是由多个弱监督模型组成，而每个弱监督模型只在某个方面表现比较好（ok这里就可以理解为某个学生只在某一科成绩比较突出）二、随机森林“森林”指整个模型中包含了很多决策树
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2024-03-15 09:49:23
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1.算法原理：随机森林，是基于bagging的一种并行式集成学习方法，可以用来做分类、回归。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基学习器输出的类别的众数而定。通过自助法（bootstrap）重采样技术，从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取N个样本生成新的训练样本集合，然后根据自助样本集生成k个分类树组成随机森林。在构造第i棵决策树时，在每个节点随机选择m（通常log2d
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2024-03-15 15:24:34
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特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，我们经常不管三七二十一，选择一种自己最熟悉或者最方便
随机森林1、概念：随机森林顾名思义，随机森立算法中的“随机”一词是指通过Bagging中的bootstrapping得到不同的数据，进而体现出来的随机性：从行（观测）的角度进行bootstrap抽样，而且还要从列（变量）的角度进行随机抽样（抽样的个数少于所有变量个数），通过不同的组合生成不同的训练样本集。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
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2024-03-15 13:00:37
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今天写了一个随机森林分类代码，实测没毛病，大家可以放心用 决策树决策树通过把样本实例从根节点排列到某个叶子节点来对其讲行分类。树上的每个非叶子节点代表对一个属性取值的测试其分支就代表测试的每个结果;而树上的每个叶子节点均代表一个分类的类别，树的最高层节点是根节点简单地说，决策树就是一个类似流程图的树形结构，采用自顶向下的递归方式，从树的根节点开始，在它的内部节点上进行属性值的测试比较，然
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2024-08-14 16:46:22
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在此基于该文章已有的总结再加以自己的理解与整理，如有不正确的地方期待大佬们在评论区中指出。线性回归（Linear Regression）线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合图中的数据点。如果有两个特征，就是二元线性回归，要拟合的就是二维空间中的一个平面。如果有多个特征，那就是多元线性回归
1、决策树基本问题1.1 定义
我们应该设计什么的算法，使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类，以决定能否贷款? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：女儿：多大年纪了？母亲：26。女儿：长的帅不帅？母亲：挺帅的。女儿：收入高不？母亲：不算很高，中等情况。女儿：是公务员不？母亲：是，在税务局上班呢。女儿：那好，我去见见。决策过程： 这个女孩的
在学习机器学习的过程中，常常遇到random_state这个参数，下面来简单叙述一下它的作用。作用：控制随机状态。原因：为什么需要用到这样一个参数random_state（随机状态）？在此先简单罗列三种情况： 1、在构建模型时：forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)
forest.fit(X_train,
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2024-03-18 07:02:08
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校招在即，准备准备一些面试可能会用到的东西吧。希望这次面试不会被挂。基本概念说到机器学习模型的误差，主要就是bias和variance。Bias：如果一个模型的训练错误大，然后验证错误和训练错误都很大，那么这个模型就是高bias。可能是因为欠拟合，也可能是因为模型是弱分类器。Variance：模型的训练错误小，但是验证错误远大于训练错误，那么这个模型就是高Variance，或者说它是过拟合。 这个
1.分类回归树CART随机森林是由多颗CART树组成的1、下面简单叙述下CART树及生成树的原理。CART（Classification and regression tree）是决策树的一种，主要由特征选择，树的生成和剪枝三部分组成。它主要用来处理分类和回归问题。（1）、回归树：使用平方误差最小准则训练集为：D={(x1,y1), (x2,y2), …, (xn,yn)}。输出Y为连续变量，将输
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2023-12-13 20:47:51
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## 使用随机森林回归确定最优树数量
在机器学习中，随机森林（Random Forest）是一种广泛使用的集成学习算法，特别适用于回归问题。本教程将指导您如何使用Python中的随机森林回归模型，通过交叉验证来确定最佳的树数量。我们将分步骤进行，并提供详细代码及其注释。整个过程如下表所示：
| 步骤 | 详细说明
一个完整的数据挖掘项目流程主要包含六大部分，分别是商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、方案实施，如图所示 数据挖掘项目流程1.0 问题导入以2023年西北大学数学建模竞赛A题为例，完成一个完整的数据挖掘项目流程附件1中有 608个已知类别的肿瘤数据序列样本，包含特征属性和分类属性，其中分类属性中的2为良性，4为恶性。请建立分类属性与特征属性之间关系的数学模型，并评估你们所建
API概念API（Application Programming Interface,应用程序编程接口）是一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节。应用程序接口（API：application programming interface）是一组定义、程序及协议的集合，通过 API 接口实现计算机软件之间的相互
随机森林 一.概述1.集成算法概述 集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通 过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在 现实中集成学习也有相当大的作用，它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。在现
正向激励首先为样本矩阵中的样本随机分配初始权重，由此构建一棵带有权重的决策树，在由该决策树提供预测输出时，通过加权平均或者加权投票的方式产生预测值。将训练样本代入模型，预测其输出，对那些预测值与实际值不同的样本，提高其权重，由此形成第二棵决策树。重复以上过程，构建出不同权重的若干棵决策树。正向激励相关API：import sklearn.tree as st
import sklearn.ense
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2024-04-09 13:13:36
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决策树是广泛应用的一种分类算法，它是一种树状分类器，在每个内部节点选择最优的分裂属性进行分类，每个叶节点是具有同一个类别的数据。当输入待分类样本时，决策树确定一条由根节点到叶节点的唯一路径，该路径的叶节点的类别就是待分类样本的所属类别。决策树是一种简单且快速的非参数分类方法，一般情况下，还具有很好的准确率，然而当数据复杂或者存在噪声时，决策树容易出现过拟合问题，使得分类精度下降。 &n
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2024-09-04 09:04:06
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随机森林与随机子空间BaggingClassifier类也支持对特征采样，这种采样由两个超参数控制：max_features 与 bootstrap_features，他们的工作方式与max_samples 与 bootstrap一样，只是他们采样的是特征。这样，每个模型将会在一个随机的输入特征子集中进行训练。这个技巧在处理高维输入（例如图片）时非常有用。同时采样训练数据以及特征的方法，称为Ran
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2024-05-21 12:20:27
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集成算法Ensemble learning目的：让机器学习效果更好，如果单个模型的效果不好，那就用多个模型堆叠Bagging训练多个分类器并取平均，公式为等于说在bagging当中，我们的基本思想是并行的进行训练，并且把最后的结果平均化。全称：bootstrap aggregation 最代表的就是随机森林算法：随机是指采样随机(有放回的采样，不全部采完)，特征选择随机；森林表示为很多
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2024-08-23 15:54:34
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1. Bagging Bagging基于自助采样法，给定包含m个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集中，使得下次采样仍肯能被选中，这样经过m次操作，我们得到m个样本的采样集，照这样，我们可采样出T个含m个训练样本的采样集，然后基于每个采样集训练一个基学习器，再将这些学习器进行结合。 在对预测输出进行结合时，Bagging通常对分类任务使用简单投票法，对
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2024-05-30 11:19:12
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文章目录决策树ID3 决策树生成划分方式C4.5 模型CART （Classification And Regression Tree）剪枝预剪枝后剪枝缺省值处理集成算法Bagging与随机森林bagging随机森林结合策略多样性分析误差-分歧 分解多样性增强 决策树树模型是单独于线性模型（线性回归,逻辑回归）的一种可以用分类和回归问题的模型。 树模型在每一层，都会遇到一个结点进行判断，根据某一
