目录集成学习决策树BoostingAdaboostGBDT梯度提升决策树是属于boosting集成学习的一种方法，通过构建多颗CART回归树，每一轮利用上一轮学习器的残差进行树的创建。该残差使用LossFunction的负梯度进行拟合。XGBoost对GBDT的提升LGB对XGB的提升Bagging随机森林简介随机森林构建python中使用随机森林为什么选决策树作为基分类器 偏差和方差总
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
本文为大家详细分析机器学习比赛里交叉验证的几个高阶用法，如果能熟练使用kfold的几个变种用来切分训练集和测试集，在很多比赛中会有惊人的上分效果。基于kfold主要有三个交叉验证的方法：1. KFold 2. StratifiedKFold 3. GroupKFold 下面我们用实际的例子和代码来详细解释每个方法的具体用法，并最后提炼出三个方法之间的本质区别和联系:首先是从sklearn把三种方法
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
机器学习RandomForest, 随机森林, 分类回归 #自己的一些记录。 提供参考吧。
#可以直接复制到R运行
#加载包
library(randomForest)#加载数据
data=read.csv("L6_filter.csv",row.names = 1,header=T) #设置随机种子数，确保以后再执行代码时可以得到一样的结果
set.seed(123456789)
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2023-06-21 22:56:20
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什么是交叉验证？在机器学习中，交叉验证是一种重新采样的方法，用于模型评估，以避免在同一数据集上测试模型。交叉验证的概念实际上很简单:我们可以将数据随机分为训练和测试数据集，而不是使用整个数据集来训练和测试相同的数据。交叉验证方法有几种类型LOOCV - leave -one- out交叉验证，holdout方法，k - fold交叉验证。K折交叉验证(k-fold cross-validation
之前说过模型的“随机性”特质，而这种随机性产生的过程： （1）在数据集划分训练集和测试集时，划分结果会干扰模型的结果 （2）在训练模型的时候，同一个训练集训练结果也不一样 针对这种“随机性”特质，后者我们使用“random_state”参数控制，旨在训练时生成很多棵树，从当前参数组合中，挑选出“最优”的结果返回； 我们可以使用socre接口来评估返回的模型的“准确度”，但是此时的“准确度”也只是针
前文对随机森林的概念、工作原理、使用方法做了简单介绍，并提供了分类和回归的实例。
本期我们重点讲一下：
1、集成学习、Bagging和随机森林概念及相互关系
2、随机森林参数解释及设置建议
3、随机森林模型调参实战
4、随机森林模型优缺点总结集成学习、Bagging和随机森林集成学习集成学习并不是一个单独的机器学习算法，它通过将多个基学习器（弱学习器）进行结合，最终获得一个强学习器。这里的弱学习器
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
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
目录一、数据二、十折交叉验证1.思想 2.实现三、决策树1.单树2.Boosting回归3.bagging回归3.随机森林回归四、支持向量机回归（SVR） 1.SVM2.SVR3.实现五、总结一、数据可以直接使用我上传的数据（经过处理，直接导入使用）从网页
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2023-06-21 22:54:19
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随机森林不需要交叉验证！ 随机森林属于bagging集成算法，采用Bootstrap，理论和实践可以发现Bootstrap每次约有1/3的样本不会出现在Bootstrap所采集的样本集合中。故没有参加决策树的建立，这些数据称为袋外数据oob，歪点子来了，这些袋外数据可以用于取代测试集误差估计方法，可用于模型的验证。 袋外数据(oob)误差的计算方法如下： 对于已经生成
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2023-08-01 16:20:55
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ML-Day02: k-近邻、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、交叉验证、网格搜索
1.数据分类
离散型数据：可以列举出
连续型数据：在区间内可任意划分，不可一一列举
2.机器学习算法分类
监督学习（预测）：有特征值和目标值，有标准答案
分类[离散]：k近邻、贝叶斯、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络
回归[连续]：线性回归、岭回归
Holdout直接将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集S，另外一个作为测试集T，即D=S∪T,S∩T=0.在S上训练出模型后，用T来评估其测试误差，作为对泛化误差的评估 缺点：不适合不平衡数据交叉验证如果给定的样本数据充足，进行模型选择的一种简单方法是随机地将数据集分成三个部分，分别为训练集（训练模型）、验证集（模型的选择）、测试集（对学习方法的评估）。 在学习到的不同复杂度的模
本文实现了R语言构建随机森林模型并且进行K-折交叉验证。K-折交叉验证即将原始数据分成K等分，每次选择1份作为测试集，另外k-1份为训练集进行建模，最终精度为k次建模精度的均值。本文以十折交叉验证为例，例子不是分类是回归。如果一次结果不太满意，可以修改max_seed，代码实现了这一迭代，最后会保留最佳的训练结果。感谢评论指出的错误，代码已经改正过了。# 保留最高r2的种子
bestm = 0
#
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2023-08-20 06:43:45
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决策树与随机森林二、随机森林1、Bagging思想Baggiing是bootstrap aggregating。主要思想：从总体样本中随机选取一部分样本进行训练，通过多次这样的结果，进行投票获取平均值作为结果输出。极大避免不好样本数据，提高准确度。bootstrap方法：从样本集进行有放回的重采样。 （案例：假设有1000个样本，如果按照以前的思维，是直接把这1000个样本拿来训练，但现在不一样，
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2023-06-20 14:05:10
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交叉验证交叉验证k折交叉验证sklearn介绍StratifiedKFold实例StratifiedKFold-codeStratifiedKFold参数：split(X, y)函数参数：concat()数据合并参数iloc()函数，通过行号来取行数据iloc-code 交叉验证交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部
基于西瓜书西瓜数据集2.0生成决策树，画出决策树，并输入样本进行预测类别。然后根据现有代码对breast_cancer数据集进行训练和预测。因为实验要求，不能够使用sklearn库，所以就只能上网借鉴一下大佬的代码，再自己改改，终于是完成了实验目标。西瓜数据集2.0生产决策树以及预测： 对breast_cancer数据集采用十次十折交叉验证法进行验证：取其中一折生成决策树图：
题目 评估Auto数据集上拟合多个线性模型所产生的测试错误率。Auto数据集是存在与ISLR程序包中的一个摩托车相关数据的数据集，读者可自行下载ISLR程序包，并将Auto数据集加载。相关资料 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
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2023-06-20 17:18:20
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课堂小练对于机器学习中出现的一些问题，做一次简单的总结。题一为什么进行交叉验证得到拟合程度模型的真实水平（模型的分类能力）即交叉验证在做评估测验变换交叉验证方式去测试模型泛化
交叉验证的种类简单的训练集与测试集的切分 即按照百分比切分出测试集与训练集标准k折交叉验证 将数据样本分为k份，每一份（n/k个样本）轮流作为测试集分层k折交叉验证 在标准k折的基础上，每一折内不同类别的占比与整个数据
