决策树生活中的决策树模型： 显然：判断依据的重要性从前往后越来越小信息的度量和作用在不知道任何信息的情况下猜测32支球队中的冠军：如果用二分法，需要猜5次，即需要的代价为5bit，这个5bit我们称之为信息熵（H） 5 = -(1/32log(1/32) + 1/32log(1/32) + … + 1/32log(1/32))公式：概率log概率 之和 如果我们知道了一些球队的信息，需要的代价会小
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2024-06-25 10:20:46
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随机森林（RF）简介只要了解决策树的算法，那么随机森林是相当容易理解的。随机森林的算法可以用如下几个步骤概括：1、用有抽样放回的方法（bootstrap）从样本集中选取n个样本作为一个训练集 2、用抽样得到的样本集生成一棵决策树。在生成的每一个结点： 1）随机不重复地选择d个特征 2）利用这d个特征分别对样本集进行划分，找到最佳的划分特征（可用基尼系数、增益率或者信息增益判别） 3、重复步骤1到步
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2024-03-15 20:13:57
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五、特征重要度作为单个的决策树模型，在模型建立时实际上是寻找到某个特征合适的分割点。这个信息可以作为衡量所有特征重要性的一个指标。基本思路如下：如果一个特征被选为分割点的次数越多，那么这个特征的重要性就越强。这个理念可以被推广到集成算法中，只要将每棵树的特征重要性进行简单的平均即可。分别根据特征1和特征4进行分割，显然x1出现的次数最多，这里不考虑先分割和后分割的情况，只考虑每次分割属性出现的次数
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2024-03-21 22:10:35
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随机森林实现及调参一、R语言方法一、手动调参方法二、网格调参二、python 注：本博客数据仍采用决策树调参的泰坦尼克号数据，前奏(数据预处理)请参考☞ 决策树R&Python调参对比☜ 一、R语言方法一、手动调参PS.仅使用常规包：randomForest和循环编写。 1-建模set.seed(6)
rf <- randomForest(Survived~.,data=tra
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2023-08-25 13:53:21
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http://mingyang5.chinanorth.cloudapp.chinacloudapi.cn:8888 特征选择方法中，有一种方法是利用随机森林，进行特征的重要性度量，选择重要性较高的特征。下面对如何计算重要性进行说明。1 特征重要性度量计算某个特征X的重要性时，具体步骤如下：1）对每一颗决策树，选择相应的袋外数据（out of bag，OOB）计算袋外数据误差，记为errOOB1
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2024-03-18 08:29:38
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一、思维导图二、补充笔记分类决策树的最优属性选择方法：信息增益（ID3采用），信息增益与信息增益率结合（C4.5采用），基尼系数（CART采用）。（1）信息增益设当前样本集合D中第k类样本所占的比例为pk (k = 1,2,….n),则D的信息熵为：熵越小，数据纯度越高。如果离散属性a有V个可能的取值，使用a对样本D进行划分，则产生V个分支结点，其中第v个分支结点所包含的数据记为Dv，可以计算的D
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2024-05-23 21:41:24
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本文参考来源于： 杨凯, 侯艳, 李康. 随机森林变量重要性评分及其研究进展[J]. 2015.码字不易，各位看官大大的赞是我更细的动力！一、引言随机森林（）由等人在2001年提出。具有很高的预测准确率，对异常值和噪声有很强的容忍度，能够处理高维数据（变量个数远大于观测个数），有效地分析非线性、具有共线性和交互作用的数据， 并能够在分析数据的同时给出变量重要性评分（）。这些特点使得特别适用于高维组
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2024-03-26 10:02:37
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bootstrap 一批数据有m个样本，有放回的抽取m次，形成一个新的数据集，这种方法就是bootstrap。 新的数据集肯定是包含一些重复的数据，假设一条数据没有被抽中的概率为，次抽取均未抽到的概率为，当趋近与无穷大的时候，值为，即36.8%。也就是说会有36.8%的数据没有被抽中，这些数据被称之为oob（out of bag），可以用作交叉验证。bagging 全称bootstrap aggr
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2024-04-07 11:43:15
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目录 特征选择信息的度量和作用信息增益信息增益的计算常见决策树使用的算法sklearn决策树API泰坦尼克号案例决策树的优缺点以及改进集成学习方法-随机森林学习算法集成学习API 决策树是一种基本的分类方法，当然也可以用于回归。我们一般只讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，它可以认为是if-then规则的集合。在决策树的结构中，每一个实
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2024-06-13 23:07:32
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一、引言 排列重要性（Permutation Importance）是一种基于模型的方法，用于评估每个特征对模型性能的影响程度。该方法通过随机打乱单个特征的值并观察模型性能的变化，从而确定特征的重要性。如果某个特征对模型性能的影响很大，那么当该特征的值被打乱时，模型的性能会明显下降。排列重要性的计算过程如下：（1）首
标题：Python随机森林重要性实现教程
## 引言
随机森林是一种强大的机器学习算法，常用于特征重要性评估。在本教程中，我将教会你如何使用Python实现随机森林重要性评估。我们将逐步介绍整个流程，并提供相应的代码示例和解释。
### 流程概述
下面是我们将要完成的任务的流程概述：
```
graph TD
A(数据准备) --> B(构建模型)
B --> C(训练模型)
C --> D
原创
2023-12-26 06:35:04
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目录1 决策树1.1 ID3，C4.5决策树的生成1.2 CART决策树的生成1.3 分类树和回归树1.4 决策树的剪枝1.5 决策树与集成学习结合 2 GBDT主要思想2.1 DT：回归树 Regression Decision Tree2.2 GB：
如何评估随机森林模型以及重要预测变量的显著性说到随机森林（random forest，RF），想必很多同学都不陌生了，毕竟这些机器学习方法目前非常流（fàn）行（làn）……白鱼同学也曾分别分享过“随机森林分类”以及“随机森林回归”在R语言中实现的例子，包括模型拟合、通过预测变量的值预测响应变量的值、以及评估哪些预测变量是“更重要的”等。在这两篇推文中，都是使用randomForest包执行的分析
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2024-01-02 20:21:28
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一、基础理解随机森林（Random-Trees） 1）定义定义：使用决策树算法进行集成学习时所得到的集成学习的模型，称为随机森林；只要集成学习的底层算法是 决策树算法，最终得到的模型都可以称为随机森林； 2）scikit-learn 中：随机森林分类器及回归器RandomForestClassifier()：分类器RandomForestRegressor()：回归器特点：所有子模型在
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2024-06-08 23:29:07
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随机森林分类器在Business Analysis中的运用随机森林分类器的运用（Udacity 毕业设计星巴克项目思路）1 背景介绍2 数据集2.1 数据描述2.2 数据输入3 项目定义3.1 问题描述3.2 解决思路3.2.1 锁定目标客户3.2.2 目标客户特征解析3.2.3 机器学习模型训练3.2.4 模型评估思路4 数据分析&可视化4.1.1 portfolio4.1.2 pro
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2024-07-31 18:52:09
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随机森林（RF）简介只要了解决策树的算法，那么随机森林是相当容易理解的。随机森林的算法可以用如下几个步骤概括：用有抽样放回的方法（bootstrap）从样本集中选取n个样本作为一个训练集用抽样得到的样本集生成一棵决策树。在生成的每一个结点： 随机不重复地选择d个特征利用这d个特征分别对样本集进行划分，找到最佳的划分特征（可用基尼系数、增益率或者信息增益判别）重复步骤1到步骤2共k次，k即
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2024-01-30 05:35:25
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n_estimators 随机森林决策树的数目，n_estimators越大越好，但占用的内存与训练和预测的时间也会相应增长，且边际效益是递减的，所以要在可承受的内存/时间内选取尽可能大的n_estimators。而在sklearn中，n_estimators默认为10。criterion gini or entropy 属性划分计算方式，gini系数和信息熵；splitterbest or ra
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2024-01-03 14:31:21
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特征重要度作为单个的决策树模型，在模型建立时实际上是寻找到某个特征合适的分割点。这个信息可以作为衡量所有特征重要性的一个指标。基本思路如下：如果一个特征被选为分割点的次数越多，那么这个特征的重要性就越强。这个理念可以被推广到集成算法中，只要将每棵树的特征重要性进行简单的平均即可。分别根据特征1和特征4进行分割，显然x1出现的次数最多，这里不考虑先分割和后分割的情况，只考虑每次分割属性出现的次数。&
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2024-04-25 10:36:53
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引言
想通过随机森林来获取数据的主要特征1、理论
根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为两大类，即个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法；前者的代表是Boosting，后者的代表是Bagging和“随机森林”（Random Forest）随机森林在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，
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2024-01-09 19:22:27
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上一节我们说了决策树，今天我们来聊聊随机森林，随机森林算法这两年是真的火，我刚刚查了文献，只要扯到随机森林的，随便BB几句，就可以发一篇中文核心或双核心论文，你写死写活不如现在搞搞随机森林，时不我待呀，还等什么。 随机森林在2001年由Breiman提出，其解决了logistic回归容易出现共线性的问题，它包含估计缺失值的算法，如果有一部分的资料遗失，仍可以维持一定的准确度。随机森林中分类树的算法
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2023-10-25 19:33:24
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