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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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1. 随机森林1.1 决策树决策树分为两大类，分类树和回归树。分类树是我们比较熟悉的决策树，比如C4.5分类决策树。分类树用于分类标签值，如晴天/阴天、用户性别、网页是否是垃圾页面。而回归树用于预测实数值，如明天的温度、用户的年龄、网页的相关程度。也就是分类树的输出是定性的，而回归树的输出是定量的。分类树以C4.5算法为例，C4.5分类树在每次分枝时，是穷举每一个feature的每一个阈值，找到使
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2024-05-05 07:17:17
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一、基础逻辑回归中的决策边界，本质上相当于在特征平面中找一条直线，用这条直线分割所有的样本对应的分类；逻辑回归只可以解决二分类问题（包含线性和非线性问题），因此其决策边界只可以将特征平面分为两部分；问题：使用直线分类太过简单，因为有很多情况样本的分类的决策边界并不是一条直线，如下图；因为这些样本点的分布是非线性的；方案：引入多项式项，改变特征，进而更改样本的分布状态； 二、具
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2024-10-18 18:58:18
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