1、决策树基本问题1.1 定义
我们应该设计什么的算法，使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类，以决定能否贷款? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：女儿：多大年纪了？母亲：26。女儿：长的帅不帅？母亲：挺帅的。女儿：收入高不？母亲：不算很高，中等情况。女儿：是公务员不？母亲：是，在税务局上班呢。女儿：那好，我去见见。决策过程： 这个女孩的
一个完整的数据挖掘项目流程主要包含六大部分，分别是商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、方案实施，如图所示 数据挖掘项目流程1.0 问题导入以2023年西北大学数学建模竞赛A题为例，完成一个完整的数据挖掘项目流程附件1中有 608个已知类别的肿瘤数据序列样本，包含特征属性和分类属性，其中分类属性中的2为良性，4为恶性。请建立分类属性与特征属性之间关系的数学模型，并评估你们所建
特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，我们经常不管三七二十一，选择一种自己最熟悉或者最方便
决策树是广泛应用的一种分类算法，它是一种树状分类器，在每个内部节点选择最优的分裂属性进行分类，每个叶节点是具有同一个类别的数据。当输入待分类样本时，决策树确定一条由根节点到叶节点的唯一路径，该路径的叶节点的类别就是待分类样本的所属类别。决策树是一种简单且快速的非参数分类方法，一般情况下，还具有很好的准确率，然而当数据复杂或者存在噪声时，决策树容易出现过拟合问题，使得分类精度下降。 &n
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2024-09-04 09:04:06
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在学习机器学习的过程中，常常遇到random_state这个参数，下面来简单叙述一下它的作用。作用：控制随机状态。原因：为什么需要用到这样一个参数random_state（随机状态）？在此先简单罗列三种情况： 1、在构建模型时：forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)
forest.fit(X_train,
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2024-03-18 07:02:08
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随机森林1、概念：随机森林顾名思义，随机森立算法中的“随机”一词是指通过Bagging中的bootstrapping得到不同的数据，进而体现出来的随机性：从行（观测）的角度进行bootstrap抽样，而且还要从列（变量）的角度进行随机抽样（抽样的个数少于所有变量个数），通过不同的组合生成不同的训练样本集。是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的
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2024-03-15 13:00:37
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今天写了一个随机森林分类代码，实测没毛病，大家可以放心用 决策树决策树通过把样本实例从根节点排列到某个叶子节点来对其讲行分类。树上的每个非叶子节点代表对一个属性取值的测试其分支就代表测试的每个结果;而树上的每个叶子节点均代表一个分类的类别，树的最高层节点是根节点简单地说，决策树就是一个类似流程图的树形结构，采用自顶向下的递归方式，从树的根节点开始，在它的内部节点上进行属性值的测试比较，然
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2024-08-14 16:46:22
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在此基于该文章已有的总结再加以自己的理解与整理，如有不正确的地方期待大佬们在评论区中指出。线性回归（Linear Regression）线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合图中的数据点。如果有两个特征，就是二元线性回归，要拟合的就是二维空间中的一个平面。如果有多个特征，那就是多元线性回归
校招在即，准备准备一些面试可能会用到的东西吧。希望这次面试不会被挂。基本概念说到机器学习模型的误差，主要就是bias和variance。Bias：如果一个模型的训练错误大，然后验证错误和训练错误都很大，那么这个模型就是高bias。可能是因为欠拟合，也可能是因为模型是弱分类器。Variance：模型的训练错误小，但是验证错误远大于训练错误，那么这个模型就是高Variance，或者说它是过拟合。 这个
目录一、是集成学习中一种典型的Bagging类型的算法（引导聚合类算法）二、随机森林 小小总结一下三、SUMMARY总结 一、是集成学习中一种典型的Bagging类型的算法（引导聚合类算法）集成学习：指整个模型的内部是由多个弱监督模型组成，而每个弱监督模型只在某个方面表现比较好（ok这里就可以理解为某个学生只在某一科成绩比较突出）二、随机森林“森林”指整个模型中包含了很多决策树
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2024-03-15 09:49:23
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写在前面随机森林是在机器学习中比较常用，简单，效果又很好的学习算法。在上一篇博文中，我使用了随机森林来预测泰坦尼克号的幸存者，但是没有具体地调参数来使算法获得更好的性能。我觉得只有更好地理解算法的原理，才能从本质上知道参数该如何调比较好，所以写下这篇博文来记录随机森林的原理要点。前提知识BootstrappingBootstrapping俗称“自助法”，常常在数据集较小的时候使用。给定包含N个样本
随机森林 一.概述1.集成算法概述 集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通 过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在 现实中集成学习也有相当大的作用，它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。在现
1.算法原理：随机森林，是基于bagging的一种并行式集成学习方法，可以用来做分类、回归。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基学习器输出的类别的众数而定。通过自助法（bootstrap）重采样技术，从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取N个样本生成新的训练样本集合，然后根据自助样本集生成k个分类树组成随机森林。在构造第i棵决策树时，在每个节点随机选择m（通常log2d
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2024-03-15 15:24:34
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随机森林是典型的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树。分类树集成的森林叫随机森林分类器，回归树集成的森林叫随机森林回归器。随机森林分类器重要参数控制基评估器的参数 Criterion：用来决定不纯度的计算方法。 1）输入”entropy“，使用信息熵（Entropy） 2）输入”gini“，使用基尼系数（Gini Impurity）max_depth：限制树的最大深度，超过设定深度的
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2024-03-27 20:20:15
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一. 决策树 决策树(Decision Tree)及其变种是另一类将输入空间分成不同的区域，每个区域有独立参数的算法。决策树分类算法是一种基于实例的归纳学习方法，它能从给定的无序的训练样本中，提炼出树型的分类模型。树中的每个非叶子节点记录了使用哪个特征来进行类别的判断，每个叶子节点则代表了最后判断的类别。根节点到每个叶子节点均形成一条分类的路径规则。而对新的样本进行测试时，只需要从根节点
一、简介 作为集成学习中非常著名的方法，随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”，由于其简单、容易实现、计算开销小，使得它在现实任务中得到广泛使用，因为其来源于决策树和bagging，决策树我在前面的一篇博客中已经详细介绍，下面就来简单介绍一下集成学习与Bagging； 二、集成学习 集成学习（ensemble learning）是指通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也
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2024-01-18 20:39:09
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关于随机森林的简介和应用理论，请阅读之前分享的文章：一文读懂随机森林在微生态中的应用关于随机森林进行分类的入门实战，请阅读之前分享的《RandomForest：随机森林预测生物标记biomarker——分类》，大家可以学习此文，实现分组挖掘两组或多组的特异Features，也可以展示特征的贡献度，获得分类评估的准确度，以及使用新数据进行预测，无监督的随机森林等基础技能。今天我们讲使用randomF
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2024-07-25 18:42:11
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本文仅为初学者的总结，如有不妥，还请指正。文章参考：Giant决策树概念决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。持续分类直到样本没有特征可以分割，也就是属于同一类型。决策树特征选择方法每个特征节点位置是很重要的，假设你想挑选一个好瓜，你会优先看它的颜色，因为颜色青绿的瓜80%是个好瓜，确定了好瓜的大方向后，我们再来
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2024-05-30 22:05:00
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森林图在论文中很常见，多用于表示多因素分析中的变量与结果变量的比值效应，可以用图示的方法比较直观的绘制出来。既往我们在文章《R语言快速绘制多因素回归分析森林图（1）》《R语言使用forestploter包绘制单组及双组森林图（2）（附有超详细备注）》已经介绍了怎么绘制森林图，今天继续介绍forestplot包绘制森林图，forestplot包的特点是简单易上手，不容易出错。 下面我们进入正题，先导
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2023-08-17 16:46:17
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文章目录一、定义二、概念梳理1.有监督学习2.集成学习3. bootstrap4. bagging5. 决策树6.剪枝二、实现 一、定义随机森林 是由多个 决策树 组成的 bagging 算法，bagging是 集成学习 的一种，集成学习是 有监督学习 的一种二、概念梳理1.有监督学习根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。也就是说，在监督学习
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2024-07-16 15:42:31
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