本文介绍基于MATLAB，利用随机森林（RF）算法实现回归预测，以及自变量重要性排序的操作。目录1 分解代码1.1 最优叶子节点数与树数确定1.2 循环准备1.3 数据划分1.4 随机森林实现1.5 精度衡量1.6 变量重要程度排序1.7 保存模型2 完整代码 本文分为两部分，首先是对代码进行分段、详细讲解，方便大家理解；随后是完整代码，方便大家自行尝试。另外，关于基于MATLAB的神经网络（A
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2024-02-19 19:21:38
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文章目录前言一、随机森林回归器参数介绍二、数据实战1.数据介绍2.重点代码2.1特征集和标签集获取2.2数据集划分2.3随机森林模型训练2.4预测结果可视化2.5 特征重要性选择及可视化3.完整代码总结 前言我为什么写这篇博客？ 答：记录一下自己对于sklearn库的学习过程以及学习方法，方便以后进行复用这篇文章主要讲什么？ 这篇文章是我使用sklearn的随机森林对我这个你在研究的数据进行处理
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2023-10-24 10:49:29
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随机森林（可用于分类和回归） 随机森林主要应用于回归和分类。随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。 1、简介随机森林由多棵决策树构成，且森林中的每一棵决策树之间没有关联，模型的最终输出由森林中的每一棵决策树共同决定。处理分类问题时，对于测试样本，森林中每棵决策树会给出最终类别，最后综合考虑森林内每一棵决策树的输出类别，以投票方式来决定测试样本的类别；处理回归问题时
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2023-07-27 20:13:26
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一、回归树的缺点1、回归树算法的方差大2、一种降低方差的方式是平均多个模型的预测：Bagging（Bootstrap Aggregating）3、随机森林：Bagging多棵树二、Bootstrap Aggregating通过对原始数据D = {x1,x2,x3,...,xn}进行n次有放回采样n个数据集D，得到Bootstrap样本。（对原始数据进行有放回随机采样，抽取数量等于原始数据
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2024-01-11 08:44:52
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1.前言 随机森林也是集成方法的一种，是对Bagging算法的改进。 随机森林主要有两步组成： 1）有放回的随机抽取样本数据，形成新的样本集。这部分和Bagging算法一样，但是有两点需要注意： &
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2024-02-23 10:42:25
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随机森林 随机森林是一种灵活的、便于使用的机器学习算法，即使没有超参数调整，大多数情况下也会带来好的结果。它可以用来进行分类和回归任务。通过本文，你将会学习到随机森林算法是如何解决分类和回归问题的。 为了理解什么是随机森林算法，首先要熟悉决策树。 决策树往往会产生过拟合问题，尤其会发生在存在整组数据的决策树上。有时决策树仿佛变得只会记忆数据了。下面是一些过
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2024-01-04 22:20:08
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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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本文将详细解释随机森林类的参数含义，并基于该类讲解参数择优的过程。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，其他三个类很快就能上手。本文只介绍R
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2024-02-22 14:22:24
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1.分类回归树CART随机森林是由多颗CART树组成的，下面简单叙述下回归树及生成树的算法（1）最小二乘回归树生成算法
（2）分类树的生成分类树可以使用基尼指数作为分类标准，至于为什么上面的指标，我们可以从信息论的角度思考。同样采样这样的分类标准会导致生成树选择最优属性时会偏向类别比较多的属性，因此在实际使用的过程中应对数据集进行处理或者控制树的深度。虽然决
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2024-02-17 19:39:06
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在scikit-learn中，RandomForest的分类类是RandomForestClassifier，回归类是RandomForestRegressor，需要调参的参数包括两部分，第一部分是Bagging框架的参数，第二部分是CART决策树的参数。sklearn官网地址（RandomForestClassifier）：http://scikit-learn.org/stable/modul
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2023-08-12 22:46:01
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PS：介绍代码仅供介绍，源代码后期经过修改与介绍代码不一定完全相同索引表使用到的库数据加载和预处理划分训练集和测试集模型选择和训练模型评估模型优化结果展示尾声使用到的库import pandas as pd # 数据处理库
from gensim.models import Word2Vec # 自然语言处理模型库
import numpy as np # 科学计算库
import os #
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2024-06-10 06:32:08
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以下是我的学习笔记，以及总结，如有错误之处请不吝赐教。基础概念：熵Entropy：是衡量纯度的一个标准,表达式可以写为：信息增益Information Gain：熵变化的一个量，表达式可以写为：信息增益率Gain Ratio：信息增益的变化率，表达式可以写为：基尼系数Gini Index：Gini（D）越小，数据集D的纯度越高，具体表达式如下：实际上基尼指数、熵、分类误差率三者之间数学关系是统一的
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2024-08-10 17:17:53
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1.实验背景本次实验是Kaggle上的一个入门比赛——Titanic: Machine Learning from Disaster。比赛选择了泰坦尼克号海难作为背景，并提供了样本数据及测试数据，要求我们根据样本数据内容建立一个预测模型，对于测试数据中每个人是否获救做个预测。样本数据包括891条乘客信息及获救情况，测试数据有418条乘客信息。样本数据的样例如下：Passenger：乘客唯一识别id
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2024-03-19 09:21:12
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目录机器学习流程有监督算法（回归，分类）1.分类(classification)与回归(regression)的区别与关系2.线性回归3.逻辑回归（是一个分类算法，可处理二元分类及多元分类）3.1逻辑回归解决二分类问题3.2 逻辑回归python实现并可视化4.K近邻算法（k-nearest neighbor classification算法）5.朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Cla
IBM SPSS产品系列最主要的两款软件为IBM SPSS Statistics和IBM SPSS Modeler。IBM SPSS Statistics主要用于统计分析，如均值比较、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析、非参数检验等等。一般应用于数据量较小的分析，比如在学校的时候用的多，一般直接录入数据或导入Excel数据进行分析。IBM SPSS Modeler主要用于数据挖掘，比
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2023-10-13 22:33:34
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1.其他术语概念（前提）随机森林我们可以理解为多个决策树组成的模型，但是如何组合，组合的方式是什么，我们就得知道集成学习的思想，bootstraping，bagging的概念。集成学习思想： 集成学习主要的作用是为了解决单个模型在运行时固有的缺陷，从而将多个单个模型组合到一起，取长补短，共同发挥功效。简单的理解人多力量大。随机森林就是这个思想下的产物。这里借用另一个博主的一张图可以更好的理解这个思
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2024-03-04 02:39:06
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1、CvTrees相关函数解析1.1 CvRTParams函数CvRTParams( int max_depth,
int min_sample_count,
float regression_accuracy,
bool use_surrogates,
int max_categories,
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2024-02-26 14:05:09
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集成算法 ensemble通过在数据集上构建多个模型，集成所有模型的建模结果，得到一个综合的结果，以此来获得比单个
模型更好的分类或回归表现
装袋法bagging：
构建多个相互独立的基评估器（base estimator）,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boosting:
基评估器是相关的，是按顺序一一构
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2023-10-05 21:48:39
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紧接上文，本文谈谈随机森林。随机森林是由多个决策树集成得到的。它是一种比较成功地机器学习算法，不仅可以用于分类问题，也可以用于回归问题。随机森林通过结合多个决策树来降低过拟合的风险。随机森林可以捕捉到非线性特征，也可以学到特征的交互作用。spark.mllib 中的随机森林支持二分类和多分类以及回归问题，其中包含连续特征和离散特征，spark.mllib中随机森林的实现是基于决策树来实现的。基本算
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2023-12-19 14:14:48
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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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