概率是一种基于事件发生可能性来描述未来趋势的数学工具。其本质就是通过过去已经发生的事情来推断未来事件，并且将这种推断放在一系列的公理化的数学空间当中进行考虑。例如，抛一枚均质硬币，正面向上的可能性多大？概率值是一个0-1之间的数字，用来衡量一个事件发生可能性的大小。概率值越接近于1，事件发生的可能性越大，概率值越接近于0，事件越不可能发生。天气预报员通常会使用像"明天80%的可能性会下雨"这样的术
正文先来一波可可爱爱奇奇怪怪的表情包让大家开心一下吧： jio冷 &nb
使用sklearn进行数据挖掘系列文章：1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1)
2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)—划分测试集
3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)—绘制数据的分布
4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)—数据预处理
5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)—训练模型
6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)
RandomForest算法（有监督学习），可以根据输入数据，选择最佳特征组合，减少特征冗余；
原理：由于随机决策树生成过程采用的Boostrap，所以在一棵树的生成过程并不会使用所有的样本，未使用的样本就叫（Out_of_bag）袋外样本，通过袋外样本，可以评估这个树的准确度，其他子树叶按这个原理评估，最后可以取平均值，即是随机森林算法的性能；
特征选择原理：因为袋外样本的存在，因此不需要进行十
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2024-05-08 13:12:41
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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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1.背景介绍随机森林(Random Forest)是一种常用的机器学习算法，它由多个决策树组成。随机森林通过将数据集划分为多个子集，然后在每个子集上构建一个决策树，从而提高预测准确率。这种方法的优点是它可以避免过拟合，并且对于大规模数据集具有很好的性能。随机森林的核心思想是通过构建多个独立的决策树，从而获得更稳定的预测结果。每个决策树都是从随机选择的特征和随机选择的训练样本中构建的。这种随机性有助
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2024-06-17 06:29:55
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随机森林算法预测出租车车费案例一、导入第三方库import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import sklearn二、加载数据集train = pd.read_csv('train.csv',nrows=1000000) # 加载前1000000条数据
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2024-02-23 14:48:44
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Random Forest，顾名思义 Random 就是随机抽取； Forest 就是说这里不止一棵树，而由 一群决策树组成的一片森林 ，连起来就是用随机抽取的方法训练出一群决策树来完成分类任务。RF用了两次随机抽取, 一次是对训练样本的随机抽取; 另一次是对变量 (特征) 的随机抽取。这主要是为了解决样本数量有限的问题RF的核心是由弱变强思想的运用。每棵决策树由于只用了部分变量、部分样本训练而成
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2024-03-15 15:16:17
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写在前面 今天给大家分享一下基于决策树和随机森林在乳腺癌分类中实战。决策树和随机森林是白盒模型，数学建模中常用到这两种模型，用于预测或分类，随机森林还可以进行特征选择，故很推荐大家学习！！！决策树原理 决策树通过把样本实例从根节点排列到某个
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2024-06-13 23:52:37
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随机森林（Random Forest）原理小结1. bagging2. 随机森林（RF）2.1 RF 分类2.2 特征重要性2.3 RF 回归3. 模型评价完整代码参考 接着上一章节的决策树模型，接下来会介绍一些基于决策树的，具有代表性的集成模型，如随机森林（RF），GBDT，XGBoost以及lightGBM。本章主要介绍随机森林（Random Forest，简写RF），RF是bagging集
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2024-02-27 15:25:16
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随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器随机森林的原理在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器根据下列算法而建造每棵树： 用N来表示训练用例（样本）的个数，M表示特征数目。 输入特征数目m，用于确定决策树上一个节点的决策结果；其中m应远小于M。 从N个训练用例（样本）中以有放回抽样的方式，取样N次，形成一个训练集（即bootstrap取样），并用未抽到的用例（样本）作预测
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2024-03-13 12:36:30
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上一篇 4.过拟合和欠拟合 我们先看看基于随机森林模型得到的MAE:from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
forest_model = RandomForestRegressor(random_state=1)
forest_model.
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2024-04-27 23:01:14
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在集成学习原理小结中，我们讲到了集成学习有两个流派，一个是boosting派系，它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力。
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2024-08-16 14:42:31
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分类预测 | Matlab实现SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林和随机森林多特征分类预测 目录分类预测 | Matlab实现SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林和随机森林多特征分类预测分类效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 分类效果基本介绍Matlab实现SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林和随机森林多特征分类预测（完整源码和数据） 1.Matlab实现SSA-RF和RF麻雀算法优化随机
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2024-02-29 11:07:37
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1.介绍sklearn.ensemble模块包含了两种基于随机决策树的平均算法：RandomForest算法和Extra-Trees算法。这两种算法都采用了很流行的树设计思想：perturb-and-combine思想。这种方法会在分类器的构建时，通过引入随机化，创建一组各不一样(diverse)的分类器。这种ensemble方法的预测会给出各个分类器预测的平均。和其它分类器相比，forest分类
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2024-02-24 12:15:38
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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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一、前文回顾《机器学习之集成学习-概述篇（一）》概述了集成学习是多学习器的强强联合，指出了集成学习具有更好的泛化性、准确性，了解了集成分类的两种方式：bagging和bootsting。本文对集成分类中的bagging集成分类进行剖析并取其典型随机森林算法，进行知识讲解及案例分析。二、Bagging算法原理Bagging顾名思义，背包，背袋。它取自统计学习里面随机抽样，从一个未知样本集中有放回的抽
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2024-07-25 16:10:41
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作者：吴健 一、随机森林基本概念 随机森林(Random forest) 是一种组成式的有监督学习方法。在随机森林中，我们同时生成多个预测模型，并将模型的结果汇总以提升预测模型的准确率。随机森林算法(预测和回归)主要包括一下三个方面：1.从原始数据随机有放回的抽取N个样本单元，生成决策或者回归树。2.在每一个节点随机抽取m<M个变量，将其作为分割节点的候选变量。每一个节点处
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2023-12-26 16:34:39
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文章目录**1.实验简介****2.算法分析****3.具体实现****4.代码****5.结果分析** 1.实验简介本次实验需要实现一个随机森林模型并在糖尿病数据集上进行回归预测。2.算法分析随机森林是由N颗简单的决策树组合而成，对于分类任务随机森林的输出可以采用简单的投票法决定随机森林的预测值；对于回归任务来说，就是把N颗回归决策树的输出结果进行平均。 对于随机森林来进行回归任务，可以分两个
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2023-09-04 14:52:37
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我是谁？梦幻 1 概述集成算法：考虑多个评估器的建模结果，汇总之后得到一个综合的结果，以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。有三类集成算法：装袋法（Bagging），提升法（Boosting）和stacking装袋法的核心思想是构建多个相互独立的评估器，然后对其预测进行平均或多数表决原则来决定集成评估器的结果，装袋法的代表模型就是随机森林；提升法中，基评估器是相关的，是按顺序一一构
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2024-02-27 10:38:37
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