Bagging和Boosting
集成学习 在集成学习中，我们会训练多个模型（通常称为「弱学习器」）解决相同的问题，并将它们结合起来以获得更好的结果。最重要的假设是：当弱模型被正确组合时，我们可以得到更精确和/或更鲁棒的模型。Baggging 和Boosting都属于集成学习的方法，模型融合，将弱分类器融合之后形成一个强分类器，而且融合之后的效果会比最
转载
2024-08-01 16:44:16
95阅读
集成学习(Ensemble Larning)本身不是一个单独的机器学习算法，是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务的思想。通常的集成学习的方法指的是同质个体学习器。同质个体学习器使用最多的模型是CART决策树和神经网络。按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类，第一个是个体学习器之间存在强依赖关系，一系列个体学习器基本都需要串行生
转载
2024-04-12 23:31:44
75阅读
决策树是一种简单而强大的预测建模技术，但它们存在高方差。这意味着在给定不同的训练数据的情况下，树可以得到非常不同的结果。为了使决策树更加健壮并实现更好性能，我们会采用集成学习方法，其中一种是 Bagging 方法。在本教程中，您将了解如何使用 Python从头开始使用决策树的 bagging 过程。完成本教程后，您将了解：如何创建数据集的自举过程；如何使用自举模型进行预测；如何将 bagging
转载
2023-08-16 17:51:11
181阅读
Bagging是并行式集成学习方法的典型代表，它直接基于自助采样法。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中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时该样本仍有可能被选中。这样，经过m次随机采样操作，我们得到含m个样本的采样集，初始训练集中有的样本在采样集里多次出现，有的则从未出现。初始训练集中约有63.2%的样本出现在采样集中。 照这样，我们可采样出T
转载
2024-01-08 13:55:58
37阅读
曾为培训讲师，由于涉及公司版权问题，现文章内容全部重写，地址为https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相关更新网站，更有数据结构、人工智能、Mysql数据库、爬虫、大数据分析教学等着你：https://www.
原创
2021-05-20 19:08:25
210阅读
Bagging与随机森林算法原理总结在集成学习原理小结中，我们学习到了两个流派，一个是Boosting，它的特点是各个弱学习器之间存在依赖和关系，另一个是Bagging，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的Bagging和随机森林做一个总结。随机森林是集成学习中可以和GBDT相较衡的算法，尤其是它可以很方便地进行并行训练，在现在的大数据大样本下很有诱惑力。1.
转载
2021-05-05 11:18:00
1488阅读
2评论
基于Bagging的集成学习：随机森林的原理及其实现引入Bagging装袋随机森林随机森林分类随机森林回归python实现随机森林分类随机森林回归 引入“三个臭皮匠赛过诸葛亮”——弱学习器组合成强学习器。Q1.什么是随机森林？ 随机森林顾名思义就是一片森林，其中有各种各样的树，其实，随机森林是基于决策树构成的，一片森林中的每一颗树就是一个决策树。想了解决策树算法详情请戳☞决策树原理及其实现☜ Q
转载
2023-11-16 13:11:48
60阅读
内容简介机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时 Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和 Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将 Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。 全书共有 10 章。第 1 章讲解了 Python 机器学习的生态系统，剩余 9 章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据
随机森林集成算法集成学习（ensemble learning）是目前非常流行的机器学习策略，基本上所有问题都可以借用其思想来得到效果上的提升。基本出发点就是把算法和各种策略集中在一起，说白了就是一个搞不定大家一起上！集成学习既可以用于分类问题，也可以用于回归问题，在机器学习领域会经常看到它的身影，本章就来探讨一下几种经典的集成策略，并结合其应用进行通俗解读。Bagging算法集成算法有3个核心的思
转载
2024-01-21 01:30:01
50阅读
Bagging算法从数据集有放回的随机抽取样本，生成多个自助样本集，每个自助样本集大小与原数据集一致，因此一些样本可能在同一个自助样本集中出现多次。对每个自助样本集训练一个基学习器，常用的基学习器为二元决策树，因为对于有复杂决策边界的问题，二元决策树性能不稳定，这种不稳定可以通过组合多个决策树模型来客服。最终，对于回归问题，结果为基学习器均值，对于分类问题，结果是从不同类别所占的百分比
原创
2021-03-24 20:07:48
2310阅读
Bagging、Boosting、Stacking是常见集成学习的形式，它们都是通过对多个学习器进行有机组合，达到比单个学习器性能更好的目标。
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。bagging
转载
2024-07-20 23:11:13
29阅读
# Python实现Bagging
## 1. 概述
Bagging（Bootstrap aggregating）是一种集成学习方法，通过对训练数据集进行有放回采样（Bootstrap采样），训练多个模型并将它们的预测结果进行组合，来提高整体模型的准确性和稳定性。在本文中，我们将教你如何使用Python实现Bagging算法。
## 2. Bagging流程
以下是实现Bagging的主要步
原创
2024-05-01 07:00:51
112阅读
bootstrap sampling自助采样自助法（bootstrap）的一个通俗的解释为：有放回抽样。boot可能被采到；这个过程重复执行m次后，我们就得到了包含m个样本的数据集D’，这就是自助采样的结果。显然，D中有一部分样本会在D’中多次出现，而另一部分样本不出现。可以做一个简单的估计，样本在m次采样中始终不被采
原创
2023-03-08 07:25:20
179阅读
随机森林算法 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。 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。 随机森林是一种比较新的机器学习模型，经典的机器学习模型是神经网络。神经网络预测精
转载
2023-12-09 15:32:45
211阅读
1、决策树与集成学习的关系根据python3 决策树（ID3、C4.5、CART）原理详细说明与公式推导可知：决策树容易解释，可以处理离散和连续值，对输入变量的单调转换不敏感（因为分割点是基于数据点的排序），执行自动变量选择，对异常值相对稳定，可以很好地扩展到大型数据集，并且可以修正输入的缺失值。但是决策树与其他类型的模型相比，预测不是很准确。这部分是由于树构造算法的贪心本性。一个相关...
原创
2022-01-11 16:44:11
1131阅读
说明: 本篇文章主要写了机器学习的流程及一些常用的算法如: 贝叶斯,朴素贝叶斯,线性回归,决策树,随机森林,逻辑斯蒂回归,模型调优和特征工程等(都是使用python的sklearn库实现)一、概述 二、一、特征工程在看下面的算法之前,我们要先对机器学习流程进行一下熟悉!主要有下面几个步骤:获取数据对数据进行清洗对数据集进行切割为训练集和测试集
根据数据的情况对数据做特征工程
选择合适算法进行模型
转载
2023-09-29 17:12:22
81阅读
一、集成学习综述集成方法或元算法是对其他算法进行组合的一种方式，下面的博客中主要关注的是AdaBoost元算法。将不同的分类器组合起来，而这种组合结果被称为集成方法/元算法。使用集成算法时会有很多的形式，如：不同算法的集成同一种算法在不同设置下的集成数据集不同部分分配给不同分类器之后的集成AdaBoost算法优缺点优点：泛化错误率低，易编码，可以应用在大部分分类器...
原创
2021-07-30 10:31:26
884阅读
学习目标知道Bagging集成原理知道随机森林构造过程知道RandomForestClassifier的使用了解baggind集成的优点1 Bagging集成原理目标：把下面的圈和方块进行分类 实现过程：1.采样不同数据集 2.训练分类器 3.平权投票，获取最终结果 4.主要实现过程小结 2 随机森林构造过程在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策
原创
2023-01-15 06:50:56
144阅读
集成学习
基本思想：如果单个分类器表现的很好，那么为什么不适用多个分类器呢？
通过集成学习可以提高整体的泛化能力，但是这种提高是有条件的：
（1）分类器之间应该有差异性；
（2）每个分类器的精度必须大于0.5；
如果使用的分类器没有差异，那么集成起来的分类结果是没有变化的。如下图所示，分类器的精度p<0.5，随着集成规模的增加，分类精度不断下降；如果精度大于p>0.5，那么最终分类
原创
2021-07-14 09:41:50
1795阅读
