一：sklearn中决策树的参数： 1，criterion: ”gini” or “entropy”(default=”gini”)是计算属性的gini(基尼不纯度)还是entropy(信息增益)，来选择最合适的节点。2，splitter: ”best” or “random”(default=”best”)随机选择属性还是选择不纯度最大的属性，建议用默认。3，max_features: 选择最
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2024-02-22 13:27:17
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1. 写在前面: 本篇属于实战部分，更注重于算法在实际项目中的应用。如需对感知机算法本身有进一步的了解，可参考以下链接，在本人学习的过程中，起到了很大的帮助：【1】Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techiniques to Build Intelligent
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2024-01-16 06:56:27
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文章目录数据集代码实验分析过拟合分析 鸢尾花数据集分类-随机森林这个比较简单理解，是比较基础点的。现在直接对数据集的特征进行遍历，并分析过拟合情况。 数据集代码// An highlighted block
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as m
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2024-03-27 12:31:33
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目录1. 作者介绍2. 关于理论方面的知识介绍随机森林3. 实验过程3.1 数据集介绍3.2 实验代码3.3 运行结果3.3 实验总结参考 1. 作者介绍李佳敏，女，西安工程大学电子信息学院，2021级研究生 吴燕子，女，西安工程大学电子信息学院，2021级研究生，张宏伟人工智能课题组 研究方向：模式识别与人工智能 2. 关于理论方面的知识介绍随机森林随机森林实际上是一种特殊的bagging方法
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2024-04-22 13:53:04
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集成学习方法-随机森林集成学习方法：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单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。随机森林：定义：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。随机森林建立多个决策树过程：学习算法 根据下列算法而建造每棵树： 用N来表示
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2024-04-25 15:23:05
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上次在分享一篇文献中（Single-Cell RNA-Seq Reveals AML Hierarchies Relevant to Disease Progression and Immunity），用到一个机器学习算法----随机森林算法，我们稍微回顾一下文献中的用法： 1、对单细胞数据进行聚类（文献中采用的是KNN聚类，Seurat的聚类方法一般是用SNN，感兴趣的大家可以对聚类方法多研究一
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2024-05-31 22:40:37
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Random Forest随机森林实际上是一种特殊的bagging方法，它将决策树用作bagging中的模型。随机森林就是对决策树的集成，但有两点不同：（1）采样的差异性：从含m个样本的数据集中有放回的采样，得到含m个样本的采样集，用于训练。这样能保证每个决策树的训练样本不完全一样。首先，从原始的数据集中采取有放回的抽样，构造子数据集，子数据集的数据量是和原始数据集相同的。不同子数据集的元素可以重
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2024-03-20 09:39:43
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文章目录致谢8 随机森林8.1 引入8.2 决策森林8.2.1 集成学习方法8.2.2 什么是随机森林8.2.3 无偏估计8.2.4 决策森林原理过程8.2.5 决策森林算法实现8.3 总结 致谢如何理解无偏估计？无偏估计有什么用？什么是无偏估计？_@司南牧|知乎|博客|易懂教程|李韬_无偏估计无偏估计【统计学-通俗解释】_guomutian911的专栏_自由度和无偏估计8 随机森林随机森林也叫
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2024-03-07 22:10:37
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NSL-KDD 基于随机森林的分类模型数据集NSL-KDD数据集是网络安全领域相对权威的入侵检测数据集，它对KDD 99的一些固有问题做了改进。（1）NSL-KDD数据集的训练集和测试集中不包含冗余记录，使检测更加准确。（2）训练和测试中的记录数量设置是合理的，这使得在整套实验上运行实验成本低廉而无需随机选择一小部分。因此，不同研究工作的评估结果将是一致的和可比较的。NSL-KDD官方地址 本实验
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2024-03-30 18:33:36
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Bagging与随机森林要得到泛化性能强的集成，集成中的个体学习器应尽可能相互独立，虽然这在现实任务中很难做到，但我们可以设法使基学习器尽可能具有较大的差异。通过自助法（bootstrap）重采样技术：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集中，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
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2024-04-11 13:42:58
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通过组合多个过拟合评估器来降低过拟合程度的想法其实是一种集成学习方法，称为装袋算法。装袋算法使用并行评估器对数据进行有放回抽取集成(也可以说是大杂烩)，每个评估器都对数据过拟合，通过求均值可以获得更好的分类结果。随机决策树的集成算法就是随机森林。 我们可以用 Scikit-Learn 的 BaggingClassifie
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2023-09-26 10:44:36
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本文考虑从鸢尾花数据集四个特征中取出两个特征，用决策树和随机森林分别进行预测。0 模块导入 import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.tree impor
昨天我使用Spark MLlib的朴素贝叶斯进行手写数字识别，准确率在0.83左右，今天使用了RandomForest来训练模型，并进行了参数调优。首先来说说RandomForest 训练分类器时使用到的一些参数：numTrees：随机森林中树的数目。增大这个数值可以减小预测的方差，提高预测试验的准确性，训练时间会线性地随之增长。maxDepth：随机森林中每棵树的深度。增加这个值可以是模型更具表
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2024-04-19 14:40:50
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概述随机森林是决策树的组合算法，基础是决策树，关于决策树和Spark2.0中的代码设计可以参考本人另外一篇博客： 随机森林Spark中基于Pipeline和DataFrame的代码编写和决策树基本上是一样的，只需要将classifer换一下可以了，其它部分是一模一样的，因此本文不再对代码进行注释分析。随机森林模型可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去，从而使人们能够高效快捷地获得第一组基
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2024-05-01 21:20:04
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Python 实现的随机森林
原创
2021-07-18 13:45:57
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1. 随机森林算法1.1. 集成模型简介集成学习模型使用一系列弱学习器（也称为基础模型或基模型）进行学习，并将各个弱学习器的结果进行整合，从而获得比单个学习器更好的学习效果。集成学习模型的常见算法有聚合法算法（Bagging）、提升算法（Boosting）和堆叠法（Stacking）Bagging算法的典型机器学习模型为随机森林模型，而Boosting算法的典型机器学习模型则为AdaBoost、G
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2024-02-27 10:03:22
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本文代码及数据集来自《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》集成模型简介集成学习模型使用一系列弱学习器（也称为基础模型或基模型）进行学习，并将各个弱学习器的结果进行整合，从而获得比单个学习器更好的学习效果。集成学习模型的常见算法有Bagging算法和Boosting算法两种。Bagging算法的典型机器学习模型为随机森林模型，而Boosting算法的典型机器学习模型则为AdaBoost、G
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2024-04-28 15:19:14
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由于本文是基于面试整理，因此不会过多的关注公式和推导，如果希望详细了解算法内容，敬请期待后文。 RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。 根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即个体学习器之间存在强依赖关系、
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2024-08-29 17:07:31
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阅读报告-A random forests quantile classifier for class imbalanced data收录期刊：PATTERN RECOGNITION 中科院分区：2区 大类学科：工程技术 发表日期：2019.02.25 论文作者：O’Brien, R (O’Brien, Robert) ; Ishwaran, H (Ishwaran, Hemant) 作者机构：D
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2024-03-21 14:55:45
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文章目录随机森林的参数一、使用步骤1.交叉验证进行尝试2.调参总结 随机森林的参数# 当n足够大时，这个概率收敛于1-(1/e)，约等于0.632。因此，会有约37%的训练数据被浪费掉，没有参与建模，
# 这些数据被称为袋外数据(out of bag data，简写为oob)。除了我们最开始就划分好的测试集之外，这些数据也可
# 以被用来作为集成算法的测试集。，在使用随机森林时，我们可以不
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2024-03-11 13:39:19
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