1.分类回归树CART随机森林是由多颗CART树组成的1、下面简单叙述下CART树及生成树的原理。CART（Classification and regression tree）是决策树的一种，主要由特征选择，树的生成和剪枝三部分组成。它主要用来处理分类和回归问题。（1）、回归树：使用平方误差最小准则训练集为：D={(x1,y1), (x2,y2), …, (xn,yn)}。输出Y为连续变量，将输
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2023-12-13 20:47:51
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目录一、泛化误差二、方差和偏差三、随机森林调参1.导入数据包2.查看数据集 3.初次简单建模，查看效果四、调参1.调n_estimators①初步确定n_estimators②进一步确定范围2.网格搜索 ①使用网格搜索调整max_depth②微调max_feature③微调min_sample_leaf④微调min_sample_split⑤微调criterion⑥总结五、袋装
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2024-02-19 20:54:39
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## 使用随机森林回归确定最优树数量
在机器学习中，随机森林（Random Forest）是一种广泛使用的集成学习算法，特别适用于回归问题。本教程将指导您如何使用Python中的随机森林回归模型，通过交叉验证来确定最佳的树数量。我们将分步骤进行，并提供详细代码及其注释。整个过程如下表所示：
| 步骤 | 详细说明
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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文章目录前言一、重要参数criterion二、重要属性和接口三、随机森林回归用法总结 前言所有的参数，属性与接口，全部和随机森林分类器一致。仅有的不同就是回归树与分类树的不同，不纯度的指标，参数Criterion不一致。一、重要参数criterion回归树衡量分支质量的指标，支持标准有三种：输入"mse"使用均方误差mean squared error(MSE)，父节点和叶子节点之间的均方误差的
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2024-03-15 09:49:35
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1使用以下模型解决分类问题时，一般情况下对输入数据内的噪音、离群点(outlier)最敏感的是？Adaboost软间隔SVMLasso随机森林答案A说明：随机森林受异常点影响较小，这是有决策树性质决定的。异常点对SVM和Lasso都会有一定的影响，但是影响最大的还是Adaboost，因为Adaboost每一轮都会放大异常点数据的权重，最后将导致为异常点产生一个单独的基分类器来拟合数据。
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2024-05-25 19:14:33
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在上一篇文章中，我们从整体上介绍了集成方法中Bagging、Boosting和Stacking这三种方式的主要思想，这里我们将介绍其中代表性的算法实例：随机森林与以XGBoost/LightGBM为代表的GBDT。随机森林这又是一个名字起得非常好的算法：随机森林，森林是树的聚集，随机是Bagging思想的关键。结合我们在集成方法（一）：综述中介绍的Bagging方法，以及在非线性分类
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2024-04-26 08:55:16
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一、需要导入的库：'''
作者:小宇
最后完成日期：2021.2.28
包含内容：knn、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、线性回归、岭回归、逻辑回归、聚类、支持向量机
'''
from sklearn.datasets import load_breast_cancer,load_iris,load_boston,load_digits #导入数据
from sklearn.naive_bayes
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2024-09-26 10:34:25
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这个例子只是对官方的决策树的几个例子进行解释，重点在于理解特征处理前的fit操作from pyspark import SparkConf
from pyspark.ml.feature import VectorIndexer
from pyspark.sql import SparkSession
import traceback
from pyspark.sql.types import *
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2024-02-23 20:53:08
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1.基于《统计学习方法》和西瓜书 2.全文是关于学习中遇到的问题记录和解决理解记录 3.限于能力，不足之处，希望多多指教 4.本人会将及时学到的以及错误之处不断改正更新重要内容简述：从ID3到C4.5再到CART 在分类树问题中
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2024-06-05 21:36:40
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前言在NBA中，预测每个球员的得分在篮球分析领域至关重要。它是一个关键的表现指标，允许教练、分析师和球迷评估球员的得分能力和对球队的整体进攻贡献。了解球员的得分潜力有助于比赛中的战略决策、球员选择和人才发掘。在本篇报告中，我们深入研究了篮球数据分析领域并使用机器学习技术来预测每个球员的得分水平。预测所采用的回归模型：线性回归KNN回归器决策树回归器随机森林回归器通过使用这些回归模型，旨在了解它们在
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2024-08-15 11:16:53
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上一章提到的线性回归应该是使用最广泛的一种方法，但是这个方法时常会出现一些问题：比如我们需要对线性回归模型的随机干扰项施加一些假设，但现实中这些假设常常不能满足，此外当数据拥有众多特征且特征之间关系比较复杂时，用线性回归难以构建一个全局模型，最重要的，现实中满足线性关系的特征只占一小部分，大部分情况下特征之间满足的是非线性关系。 这时一种可行的方法就是将数据集切分成多份容易建模的数据，在切分的子集
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2024-04-17 12:19:43
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分类回归树与随机森林分类回归树与随机森林分类回归树与随机森林
原创
2021-08-02 14:30:00
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# R语言随机森林选择最优的树
## 简介
随机森林是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来进行分类或回归预测。在随机森林中，每个树的预测结果会综合起来，通过投票或平均等方式得到最终的结果。但是，有时候我们可能对于每棵树的贡献程度感兴趣，想要知道哪棵树对最终结果的影响更大。本文将介绍如何使用R语言中的randomForest包来选择最优的树。
## 流程
下面是实现“R语言随机森林选择最优的树
原创
2023-07-23 17:19:15
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前言决策树给我的感觉就是一系列的if else，随机森林就是一系列的决策树合并，并添加随机性。随机森林有决策树的所有优点而且还在一定程度上缓解了决策树过拟合的问题，但决策树是随机森林的基础，所以两者都需要了解。由于算法的原因，两者不需要对数据进行归一化处理，还是比较方便的。正文一、决策树1.原理 看看书上是怎么说的本质上，它从一层层的 if/else 问题中进行学习，并得出结论。这些问题类似于你在
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2024-05-08 18:55:08
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文章目录集成算法概述sklearn中的集成算法模块RandomForestClassifier重要参数&&随机森林的分类器控制基评估器的参数n_estimatorssklearn建模流程复习交叉验证我们进行10次交叉验证，观察随机森林和决策树的效果n_estimators学习曲线bootstrap & oob_score随机森林回归器随机森林回归填补缺失值案例机器学习中调
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2024-07-12 11:32:09
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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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1. 随机森林的概念Q：什么是随机森林？ A：随机森林是一个包含多个决策树的分类器，由很多决策树构成，不同的决策树之间没有关联。当我们进行分类任务时，森林中的每一棵决策树都会分别对样本进行判断和分类，每个决策树会得到一个自己的分类结果，决策树的分类结果中哪一个分类最多，那么随机森林就会把这个结果当做最终的结果。 （即，少树服从多树）。看起来是不是很简单呢？但是这里有一个问题，那就是随机森林中有多个
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2024-04-26 16:03:29
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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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