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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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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导入相关第三方库有的库用不到，也懒得删了。from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import metrics
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_sel
求高手解释下二叉树递归求深度问题 我的理解是，程序开始不停找左孩子的左孩子，程序执行到最左边的叶子节点D，此时D->lchild为空返回0给M。再访问D->rchild为空返回0给n。 m n都为0 就没法比较了啊！！！？？
这个算法的意思是，当前树的深度等于其左子树和右子树中较深的那一个的深度再加1 例如：您提供的图A的左子树深度为3，右子树
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2024-08-07 15:11:19
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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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集成学习：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务；集成学习中主要包括boosting算法和bagging算法；★boosting算法：（线性集成）关注于降低偏差；从初始训练集训练一个基学习器根据①训练效果，对于训练集中的每个样本建立权值wi，表示对每个样本的关注度。当某个样本被误分类的概率很高时，需要加大对该样本的权值。调整样本分布后，训练下一次的基学习器；进行迭代后，直至基学习器数量达到指定值T
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2024-04-11 18:51:10
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1.集成学习的概念集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被成为多分类器系统，基于委员会的学习。集成学习是通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化的性能。如何去提高集成学习的性能，最好是个体学习器应该“好而不同”，即个体学习器要有一定准确性，不能太坏，也不能太好。否则集成可能导致结果变好，不变，或者变坏。 2.个体学习的概念个体学
决策树定义 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由节点（Node）和有向边（directed edge）组成。节点有两种类型：内部节点（internal node）和叶节点（left node）。内部节点表示一个特征或一个属性，叶节点表示一个类。决策过程 用决策树分类，从根节点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果，将实例分配到其子节点（每一个子节点对应着特征的一个取值）
决策树与随机森林并不能算得上是一种模型，它只能说是一种方法。常见的决策树算法有C4.5、ID3和CART。先来看一些预备知识。信息、熵、信息增益、基尼系数信息通信领域的里程碑式的人物香农提出：信息是用来消除随机不确定性的东西。这句话你可以倒过来理解：用来消除随机不确定性的东西才叫信息。对于机器学习中的决策树而言，如果待分类的事物集合可以划分为多个类别当中，则某个类（xi）的信息可以定义为：熵熵是约
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2024-07-30 10:58:05
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今天来了解第一个集成学习算法随机森林(Random Forest)。在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树(CART树)的分类/回归器，最终的分类结果是由各个决策树 投票(voting)/均值 决定，即少数服从多数原则。反过来看随机森林相当于多个决策树(CART树)的模型的融合(blending)。目录bagging随机森林OOB代码展示总结1. bagging集成学习的思想是将若干个学习器(
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2024-03-24 19:47:28
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随机森林：是bagging装袋法的代表。弱学习器只可以是决策树简介：随机森林是一种有监督学习算法，是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单，易于实现，计算开销也很小，在分类和回归上表现出非常惊人的性能，因此，随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”。随机森林的随机性体现在两个芳年1.数据集的随机选择
从原始数据集中采取《有放回的抽样bagging》，构造子数据集，子数据集
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2024-04-04 11:33:59
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摘要：在随机森林介绍中提到了随机森林一个重要特征：能够计算单个特征变量的重要性。并且这一特征在很多方面能够得到应用,例如在银行贷款业务中能否正确的评估一个企业的信用度,关系到是否能够有效地回收贷款。但是信用评估模型的数据特征有很多,其中不乏有很多噪音,所以需要计算出每一个特征的重要性并对这些特征进行一个排序,进而可以从所有特征中选择出重要性靠前的特征。 一：特征重要性在随机森林中某个特征
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2024-05-09 16:23:40
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不仅如此，因为随机森林的天然并行特性，许多分布式框架的机器学习库中也有随机森林的身影，例如 Spark。问题0：随机森林为什么是森林？随机森林是有若干颗树（Decision Tree）构成，大于一颗树就是森林咯，，，，，问题1:随机森林（Random Forest）的随机性体现在哪里？因为随机森林有行采样和列采样机制问题2：行采样和列采样又是什么东西？随机森林里面采样的Bootstrap方法其实就
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2024-02-24 12:51:19
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目录 集成学习的概念个体学习器的概念：boosting bagging的概念、异同点，参考：boosting：bagging：区别：理解不同的结合策略(平均法，投票法，学习法)平均法：投票法：学习法:随机森林的思想:随机森林的推广,参考:随机森林的优缺点：优点：缺点：随机森林在sklearn中的参数解释随机森林的应用场景集成学习的概念个体学习器的概念：个体学习器是一个相对概念，在&nbs
论文原文及代码下载地址百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1_yPS8V6ezQpsLRRoZF6S8g 提取码：mgvt论文原文下载地址百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/18tJi_rY1B1LtWDo_BNpDJw 提取码：gga5 决策树是应用广泛的算法。一个包含一个特征的决策树，是在该特征空间上的一维
1：改进我们的特征在上一个任务中，我们完成了我们在Kaggle上一个机器学习比赛的第一个比赛提交泰坦尼克号：灾难中的机器学习。 可是我们提交的分数并不是非常高。有三种主要的方法可以让我们能够提高他：用一个更好的机器学习算法；生成更好的特征；合并多重机器学习算法。在这节的任务总，我们将会完成这三个。首先，我们将找到一个不同的算法来使用逻辑回归——随记森林(randaom forests)。2：随机森
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2024-05-03 13:23:11
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随机森林和提升作者：樱花猪 摘要：本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十一次次课在线笔记。随机森林和提升都是机器学习将弱分类器融合成强分类器的方法。和我们熟悉的另一种机器学习模型SVM相比，这种方法更适合于大数据并且它的计算速度要比SVM快许多。 引言Boosting这些比较受广大研究者的热爱，而曾经红得半边天的SVM不再那么主流。仔细一看，实际上随机森林我
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2024-05-07 09:18:29
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一般情况下，数据集的特征成百上千，因此有必要从中选取对结果影响较大的特征来进行进一步建模，相关的方法有：主成分分析、lasso等，这里我们介绍的是通过随机森林来进行筛选。用随机森林进行特征重要性评估的思想比较简单，主要是看每个特征在随机森林中的每棵树上做了多大的贡献，然后取平均值，最后比较不同特征之间的贡献大小。贡献度的衡量指标包括：基尼指数（gini）、袋外数据（OOB）错误率作为评价指标来衡量
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2023-07-15 23:38:08
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1.随机森林 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法 每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。而随机森林集成
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2024-03-26 13:14:48
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目录1. 基本原理2. 特征选择2.1 袋外错误率（oob error）2.2 特征重要性2.3 特征选择3. 优缺点优点缺点1. 基本原理随机森林(Random Forest，RF）是bagging算法的扩展变体，顾名思义，森林就是由多个决策树构成的算法，其基学习器为CART决策树。之所以称为随机是因为：训练样本选取随机，即每一个样本的选取都是有放回的随机选取。这样，每一颗树的训练样本几乎都不相
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2024-02-29 10:47:24
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