语言泰坦尼克号随机森林模型案例数据分析tecdat.cn 采取大量单独不完美的模型，他们的一次性错误可能不会由其他人做出。如果我们对所有这些模型的结果进行平均，我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。这就是整体模型的工作方式，他们培养了许多不同的模型，并让他们的结果在整个团队中得到平均或投票。我们现在很清楚决策树的过度拟合问题。但是如果我们发展了很多并让他们对结果进行投票，我
转载
2023-08-08 14:35:53
169阅读
随机森林（Breiman 2001a）（RF）是一种非参数统计方法，需要没有关于响应的协变关系的分布假设。RF是一种强大的、非线性的技术，通过拟合一组树来稳定预测精度模型估计。随机生存森林（RSF）（Ishwaran和Kogalur，2007；Ishwaraan，Kogalur、Blackstone和Lauer（2008）是Breimans射频技术的延伸从而降低了对时间到事件数据的有效非参数分析。
01
# 均匀分布的随机数
均匀分布是指整个样本空间中的每一个样本点对应的概率(密度)都是相等的。
R语言中生成均匀分布的随机数的函数是runif(),其语法是：
runif(n, min = 0, max = 1)
n：表示生成的随机数的数量
number of observations. If length(n) > 1, the length is taken to be the nu
转载
2023-06-21 22:55:39
125阅读
1.可以先查询一下路径（可以是数据所在的路径）需要更改路径的话用setwd(“路径”)2.安装需要的包并使用install.package("包名")
library("包名")randomForest:随机森林包caret:常用于机器学习，数据处理，模型的结果展示。可用于数据的分割（训练集，测试集），查看混淆矩阵等等pROC:衡量模型好坏3.导入数据如果用R自带的数据，以iris为例：有5个变量
转载
2023-07-21 18:36:29
240阅读
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录随机森林模型一、随机森林模型1.数据加载二、数据清洗2.1.删除变量2.2变量数据类型转换2.3划分训练集和测试集三、随机森林分析3.1建模分析3.2模型优化总结 随机森林模型首先：安装需要的几个R语言包：ggplot2，VIM，ggrepel数据说明：名称类型描述accountstring现有支票帐户的状态（A11：<
什么是随机森林？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。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了，这样的比喻还是很贴切的，其实这也是随机森林的主要思想--集成思想的体现。 随机森
转载
2023-05-18 15:00:02
335阅读
目录R实现随机森林随机森林R包估值过程袋外错误率（oob error）R randomForest函数实现安装程序包，查看样本数据结构建模与观察 R实现随机森林该文只简单的讲解关于的R的随机森林具体实现步骤，只简单介绍了随机森林，未对原理进行过多解释随机森林模型是一种预测能力较强的数据挖掘模型，常用于进行分类预测和数据回归分析，这里我们只讨论分类预测。使用的数据集是R自带的 iris 的数据集
转载
2023-06-02 15:06:27
392阅读
随机森林算法介绍算法介绍： 简单的说，随机森林就是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树，并且每棵树之间是没有关联的。得到一个森林后，当有一个新的样本输入，森林中的每一棵决策树会分别进行一下判断，进行类别归类（针对分类算法），最后比较一下被判定哪一类最多，就预测该样本为哪一类。 随机森林算法有两个主要环节：决策树的生长和投票过程。决策树生长步骤：从容量为N的原始训练样本数据中采取放回抽样
转载
2023-06-21 22:54:32
965阅读
随机森林1. 使用Boston数据集进行随机森林模型构建2. 数据集划分3.构建自变量与因变量之间的公式4. 模型训练5. 寻找合适的ntree6. 查看变量重要性并绘图展示7. 偏依赖图:Partial Dependence Plot（PDP图）8. 训练集预测结果 1. 使用Boston数据集进行随机森林模型构建library(rio)
library(ggplot2)
library(ma
转载
2023-06-25 12:56:44
831阅读
library(ROCR)
newdata<-testdata_mod[mod==2, ]
#iris.rf <- randomForest(formula1,data = testdata_mod[mod == 1, ], mtry=8,importance=TRUE,ntree=100)
pp3 <- predict(iris.rf27,newdata, type="prob
转载
2023-07-10 15:15:24
327阅读
# 随机森林（Random Forest）— 一个用于分类和回归的机器学习算法
随机森林是一种集成学习算法，可以用于分类和回归任务。它基于决策树，通过随机选择特征和数据样本来构建多个决策树，并通过投票或平均的方式来预测结果。
## 概述
随机森林由多个决策树组成，每个决策树都是独立构建的。在构建每个决策树时，随机森林会从原始数据集中随机抽取一个样本子集，同时也会随机选择一部分特征进行决策树的
原创
2023-09-04 08:12:21
99阅读
一、随机森林理论介绍1.1 优缺点优点。(1)不必担心过度拟合；(2)适用于数据集中存在大量未知特征；(3)能够估计哪个特征在分类中更重要；(4)具有很好的抗噪声能力；(5)算法容易理解；(6)可以并行处理。缺点。（1）对小量数据集和低维数据集的分类不一定可以得到很好的效果。（2）执行速度虽然比Boosting等快，但是比单个的决策树慢很多。（3）可能会出现一些差异度非常小的树，淹没了一些正确的
转载
2023-06-20 14:04:14
871阅读
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)
转载
2023-06-21 22:56:20
347阅读
1评论
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
文章目录随机森林算法随机森林算法的工作原理1. Bagging2. Boosting随机森林的基本特征决策树和随机森林的区别决策树随机森林随机森林的超参数随机森林的重要术语使用python构建随机森林数据集介绍导入库导入数据集提取自变量和因变量将数据集拆分为训练集和测试集特征缩放将决策树分类器拟合到训练集中预测测试集结果测试结果的准确性 创建混淆矩阵 随机森林算法随机森林算法是一种监督学习算法，
本人也是才学习tidymodel包，运用其中的随机森林引擎，完成随机森林算法的R语言实现。数据简介本文利用的数据是随机数据，只是为了实现运行的“工具人数据罢了”,如果想进一步印证代码，可以在下方下载我的数据，不过没必要其实~不多废话，直接上代码，我也是在学习，代码仅供参考，肯定不够完善，可以提出宝贵的建议，感谢。随机森林R语言实现再重申一下，完全可以用R自带的randomForest
转载
2023-06-20 14:04:54
384阅读
随机森林可处理大量输入变量，并且可以得到变量重要性排序，在实际中，有广泛应用。本文简要展示R语言实现随机森林的示例代码，并通过F值判断模型效果。 随机森林随机森林是一种常用的集成学习算法，基分类器为决策树。每棵树随机选择观测与变量进行分类器构建，最终结果通过投票得到。一般每棵树选择logN个特征（N为特征数），如果每棵树都选择全部特征，则此时的随机森林可以看成是bagging算法。R语言
原创
2021-03-24 19:13:20
6687阅读
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
转载
2023-06-21 22:54:19
125阅读
本文是我自己动手用R语言写的实现分类树的代码，以及在此基础上写的袋装法（bagging）和随机森林（random forest）的算法实现。全文的结构是：分类树基本知识predginisplitrulesplitrule_bestsplitrule_randomsplittingbuildTreepredict装袋法与随机森林基本知识baggingpredict_ensemble性能测试写在后面全
转载
2023-08-22 16:05:55
83阅读
随机森林属于模式识别中有监督的分类中的一种方法。它的原理是以决策树为基本分类器的一个集成学习模型，它包含多个由Bagging集成学习技术训练得到的决策树，当输入待分类的样本时，最终的分类结果由决策树的输出结果的众数决定。 一、基本原理列出如下： 从原始数据m*n维数据中有放回的抽取样本容量与原数据相同的数据样本m*n，样本数量为ntree（在R语言中可以指定）； 对每一个数据样本应用决策树的计算方
