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
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
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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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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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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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：
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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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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铺垫首先考虑一下，机器学习模型的本质是什么？它的本质其实就是一个函数，其作用是实现从一个样本 x 到样本的目标值 y 的映射，即 f(x)=y。那么这个函数，是不是在空间中可以通过绘图绘制出来？我们不去真正的画某一个模型的几何图形，我们只假设某一个算法模型在不断的通过样本锻炼的过程中，在几何里形成了下图的三个阶段。假设每个点是样本的目标值，那么？哪个图？或者说哪个阶段锻炼出来的算法模型能更好的反映
一、什么是随机森林？随机森林是一种集成学习算法，由多个决策树组成。每个决策树都是一个分类器，最终的预测结果是所有决策树的预测结果的平均值或投票结果。二、随机森林为什么容易过拟合？随机森林由多个决策树集成而成，每个决策树都是在训练集上训练的。因此，如果训练集数据有噪音或者瑕疵，可能会导致每个决策树都会学习到这些噪音和瑕疵，从而使得整个随机森林过拟合。此外，随机森林还有另一个容易过拟合的原因：决策树的
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2024-08-12 13:52:31
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基于分位数随机森林预测模型QRF建立多特征输入单个因变量输出的拟合预测模型。 程序内注释详细，直接替换excel数据就可以使用。 程序语言为matlab。基于分位数随机森林预测模型QRF建立多特征输入单个因变量输出的拟合预测模型随着数据科学的快速发展，数据挖掘和机器学习正在越来越多地应用于各种各样的领域，特别是在金融、医疗和营销等领域中，预测模型的使用已经成为了一种必要的技术手段。然而，由于数据来
在我们机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题，但是，一开始我们的模型往往是欠拟合的，也正是因为如此才有了优化的空间，我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强。但是优化到了一定程度就需要解决过拟合的问题了，这个问题也在学术界讨论的比较多。（之前搜了很多有的博客，讲的都不太全，因此我重新整理总结了一遍，同时加入了自己的理解，方便自己和后来人查阅）首先就是我们在进行模
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2024-09-03 10:47:28
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集成算法Sklearn中的集成算法sklearn中的集成算法模块ensembleRandomForestClassifierclass sklearn.ensemble.RandomForestClassifier (n_estimators=’10’, criterion=’gini’, max_depth=None,
min_samples_split=2, min_s
GBDT和RF简介GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）
DT + Boosting = GBDT
GBDT是一种boosting算法。boosting工作机制：先从初始训练集训练处一个基学习器，然后在根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前的基学习器做错的训练样本在后续获得更多关注（增加错误样本权重），然后基于调整后的样本分布训练下一
随机森林是一个高度灵活的机器学习方法，拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险。 既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失。也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。随机森林是一个可做能够回归和分类。 它具备处理大数据的特性，而且它有助于估计或变量是非常重要的基础数据建模。这是一篇关于使用Python来实现随机森林文章。 什么是随机森林？随机 森林 是 几乎 任何 预测 问题 (
案例8：基于随机森林的otto产品预测为什么写本博客 前人种树，后人乘凉。希望自己的学习笔记可以帮助到需要的人。需要的基础 懂不懂原理不重要，本系列的目标是使用python实现机器学习。 必须会的东西：python基础、numpy、pandas、matplotlib和库的使用技巧。说明 完整的代码在最后，另外之前案例中出现过的方法不会再讲解。目录结构 文章目录案例8：基于随机森林的otto产品预测
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2024-04-06 11:28:11
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一、问题描述月亮数据是sklearn工具库提供的一个数据集。它上用于分类和聚类算法的实践实验。图中每一个点是一条数据。其中(x1,x2)是特征组，颜色是标签值。如图所示。采用决策树算法和随机森林算法进行月亮数据的标签预测，并给出预测的可视化结果。二、实验目的学习决策树算法和随机森林算法。三、实验内容3.1数据导入from sklearn.datasets import make_moons
fro
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2024-07-31 16:19:42
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