之前在《过拟合和欠拟合（Over fitting & Under fitting）》一文中简要地介绍了过拟合现象，现在来详细地分析一下过拟合产生的原因以及相应的解决办法。 过拟合产生的原因：第一个原因就是用于训练的数据量太少。这个很好理解，因为理想的训练数据是从所有数据中抽取的无偏差抽样。如果训练数据量较少，那么很有可能训练数据就不能完全反映所有数据的规律。因此模型很可能学习到的
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2024-03-17 14:24:31
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学习随机森林的非参数算法观察和解决随机森林的过拟合实验内容 在这个练习中，我们将看看激励另一个强大的算法——一种称为随机森林的非参数算法。随机森林是一个集成方法的一个例子，这意味着它依赖于对一个更简单的估计器的集成的结果的聚合。这种集成方法的有点令人惊讶的结果是，总和可以大于部分：也就是说，在许多估计者中的多数投票最终可能比进行投票的单个估计者都要好！实验结果展示及问题回答 考虑以下二维数据，它
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2024-04-23 14:22:16
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2019级硕士研究生刘倩同学所撰写的论文“多联机系统故障类型识别及故障细化诊断模型研究”被《制冷学报》期刊录用，在此对刘倩同学表示祝贺！论文信息论文题目：多联机系统故障类型识别及故障细化诊断模型研究作者：刘倩，李正飞，丁新磊，陈焕新，王誉舟，徐畅第一单位：华中科技大学能源与动力工程学院，湖北 武汉 430074关键词：多联机；故障识别；故障详细诊断；随机森林；LDA期刊名：制冷学报论文摘要
一、bagging和boosting的区别参考：Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有放回的抽样方法（可能抽到重复的样本）。1、Bagging (bootstrap aggregating)Baggin
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2024-07-25 18:44:21
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过拟合问题举例右图在训练数据上拟合完美，但是预测第11个时候，左图虽然拟合不完全，但是更合理；右图的-953，误差极大。 一、随机森林不会发生过拟合的原因 在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意 -采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。假设输
一、决策树核心：分而治之三步走：特征选择；决策树的生成；决策树的剪枝主要算法：ID3（特征选择：信息增益）、C4.5（特征选择：信息增益率）和CART（特征选择：gini指数）1. 概述决策树的学习的过程是一个递归选择最优特征的过程，对应着对特征空间的划分。开始，构建根节点，将所有的训练数据都放在根节点上，选择一个最优特征（特征选择），按照这一特征将训练数据集分割为子集，使得各个子集有一个在当前条
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2023-12-26 17:54:04
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1、什么是过拟合？一句话总结：过拟合：模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现很差，泛化性能差。2、产生过拟合的原因：产生过拟合的主要原因可以有以下3点：1）训练数据不足，有限的训练数据。包括（但不限于）样本数量太少、数据维度太高、抽样方法错误，抽样时没有足够正确考虑业务场景或业务特点等等导致抽出的样本数据不能有效足够代表业务逻辑或业务场景；2）数据有噪声。样本里的噪音数据干扰过大，大到模型过
一、过拟合的概念？首先我们来解释一下过拟合的概念？过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现较差的一种现象！下图给出例子：我们将上图第三个模型解释为出现了过拟合现象，过度的拟合了训练数据，而没有考虑到泛化能力。在训练集上的准确率和在开发集上的准确率画在一个图上如下： 从图中我们能够看出，模型在训练集上表现很好，但是在交叉验证集上表现先好后差。这也正是过拟合的特征！二、模型出现过
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2024-07-17 15:44:32
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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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一、什么是随机森林前面我们已经介绍了决策树的基本原理和使用。但是决策树有一个很大的缺陷：因为决策树会非常细致地划分样本，如果决策树分得太多细致，会导致其在训练集上出现过拟合，而如果决策树粗略地划分样本，又不能很好地拟合样本。为了解决这个两难困境，聪明的专家们想出了这样的思路：既然我增加单棵树的深度会适得其反，那不如我不追求一个树有多高的精确度，而是训练多棵这样的树来一块预测，一棵树的
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2024-06-11 20:57:05
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前言上篇文章梳理了随机森林的各理论要点，本文首先详细解释了随机森林类的参数含义，并基于该类讲解了参数择优过程。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，
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2023-12-10 09:11:54
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写在前面在之前一篇机器学习算法总结之Bagging与随机森林中对随机森林的原理进行了介绍。还是老套路，学习完理论知识需要实践来加深印象。在scikit-learn中，RF的分类类是RandomForestClassifier，回归类是RandomForestRegressor。当然RF的变种Extra Trees也有， 分类类ExtraTreesClassifier，回归类ExtraTreesRe
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2024-03-11 15:07:30
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随机森林的调参 前面学到了很多参数和属性，我们来看看调参基本思想，市面上的书基本上是遍历了各种算法编写了各种案例，讲解了各种算法的原理和用途，但是对实践中的调参写的非常少，原因可以想象，一是因为调参方式是跟数据的规模相关，没有办法一概而论，所以书也很难写出来一定要怎么样。二是没有好的调参的办法，主要还是基于经验。，找到一个最佳模型，数据规模特别大，要跑个三天三夜。工作中高手调参更多依赖于经验。他们
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2024-03-18 23:22:41
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1.数据集来源:可以在这里找到公共数据集：BatteryArchive.org 从HNEI来源中选择了14个数据库。.csv文件数据是来自名为'HNEI_18650_NMC_LCO_25C_0-100_0.5/1.5C_'的时间序列。(夏威夷自然能源研究所研究了14节NMC-LCO 18650电池，其标称容量为2.8安时，这些电池在25°C下以C/2充电速率和1.5C放电速率进行了1000次循环充
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2024-07-09 15:29:47
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1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中，RF的分类类是RandomForestClassifier，回归类是RandomForestRegressor。当然RF的变种Extra Trees也有， 分类类ExtraTreesClassifier，回归类ExtraTreesRegressor。由于RF和Extra Trees的区别较小，调参方法基本相同，本文
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2023-12-27 12:41:14
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目录一、泛化误差二、方差和偏差三、随机森林调参1.导入数据包2.查看数据集 3.初次简单建模，查看效果四、调参1.调n_estimators①初步确定n_estimators②进一步确定范围2.网格搜索 ①使用网格搜索调整max_depth②微调max_feature③微调min_sample_leaf④微调min_sample_split⑤微调criterion⑥总结五、袋装
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2024-02-19 20:54:39
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因为有Scikit-Learn这样的库，现在用Python实现任何机器学习算法都非常容易。随机森林是一个由众多决策树构建的集成学习算法模型。随机森林模型的介绍，百度搜索，会出现一大堆，这里不再赘述。这里有个“马氏真理”Hahaha~，作为我们常人或者算法使用者，亦或是对机器学习算法感兴趣的人，最终想要让模型的分类预测准确度符合我们的心理预期，那么从头到尾就在做一件事：调整模型参数、调
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2023-09-27 13:26:36
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过拟合和欠拟合问题过拟合（overfitting）概念现象原因解决方法欠拟合(Underfitting)现象原因解决方法总结： 过拟合（overfitting）概念过拟合是模型参数在拟合过程中出现的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。现象具体表现：模型在训练集上效果好，在测试集上效果差，即模型泛化能力弱。原因产生过拟合根本原因：
Decision Trees决策树是一种非参数的有监督学习方法，他能从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，解决分类和回归问题 在决策过程中，我们一直在为决策的特征进行提问，最初的问题所在的地方叫做根节点，在得到结论前的每一个问题都是中间节点，得到的每一个结论叫做叶子节点 比如我们要将一个新物种进行分类，那么就可以通过以上这个决策树进行不断对动物的特性提问最后给
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2024-04-29 22:27:07
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一、什么是集成学习方法集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。二、什么是随机森林在机器学习中，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个别树输出的类别的众数而定。例如, 如果你训练了5个树, 其中有4个树的结果是True, 1个数的结果是False
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2024-03-15 10:19:56
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