文章目录???1.使用sklearn的随机森林算法对样本数据进行分类，要求：???(1) 导入乳腺癌数据集???(2) 对比随机森林算法和决策树的分类效果；???(3) 测试弱分类器个数n_estimators对分类精度的影响。完整代码：可视化结果：⚽⚽⚽⚽2.使用sklearn的AdaBoost和GradientBoost对乳腺癌数据进行分类，要求：???(1) 导入乳腺癌数据集???(2)
转载
2024-04-24 14:54:11
101阅读
在上一篇文章中，笔者介绍了常见集成模型的主要思想，并且还提到随机森林是使用最为广泛的集成模型之一。因此在本篇文章中，笔者将会再次就随机森林的其它应用以及其在sklearn中的具体用法进行介绍。1 API介绍在上一篇文章中，我们介绍了随机森林的基本原理，但并没有对其的具体用法做出详细的示例。接下来，我们就对其在sklearn[1]中的具体用法进行介绍。打开sklearn中关于随机森林的定义可
转载
2024-07-25 12:43:46
233阅读
sklearn随机森林本文基于菜菜的sklearn教学@目录sklearn随机森林随机森林分类器概述引入包导入数据划分测试集和训练集核心代码特征重要性预测交叉验证参数讲解随机森林回归案例分析基础代码调参结语随机森林分类器概述随机森林是一种集成算法，即运用大量不同的算法，选出最优的一个，主要是基于决策树。引入包from sklearn.tree import DecisionTreeClassifi
转载
2023-08-13 22:28:07
159阅读
在之前的集成模型（分类）中，探讨过集成模型的大致类型和优势。本篇除了继续使用普通随机森林和提升树模型的回归器版本外，还要补充介绍随机森林模型的另一个变种：极端随机森林。与普通的随机森林模型不同的是，极端随机森林在每当构建一棵树的分裂节点的时候，不会任意地选取特征；而是先随机收集一部分特征，然后利用信息熵和基尼不纯性等指标调休最佳的节点特征。本篇使用sklearn中三种集成回归模型，即RandomF
转载
2024-05-30 11:12:27
149阅读
文章目录动机重要的 API如何使用举一反三如何把 KerasClassifier 当作一个 estimator什么是 estimator神经网络模型作为 estimator训练测试predict()大功告成 动机你是否有过这种感觉：想通过 sklearn 里面集成的方法对 keras 构造的模型进行网格搜索或者是和决策树、随机森林的模型做对比和融合，但是苦于他们的类型不一致，没办法进行共同的操作
转载
2024-02-28 14:00:53
72阅读
随机森林树一.概述【1】集成算法概述1.概念与应用2.集成算法的目标3.其他定义【2】sklearn中的集成算法1.sklearn中的集成算法模块ensemble（1）类与类的功能2.复习：sklearn中的决策树3.sklearn的基本建模流程二.RandomForestClassifier【1】重要参数1.控制基评估器的参数2.n_estimators【2】建立一片森林1. 导入我们需要的包
转载
2024-05-05 07:18:37
81阅读
Kaggle中级机器学习教程的XGBoost部分，介绍了梯度提升方法和XGBoost的实现、参数调整。
https://www.kaggle.com/code/alexisbcook/xgboostsota：state-of-the-art梯度提升 gradient boostingXGBoost是结构化数据中最精确的建模技术。介绍在之前的课程中，使用随
转载
2024-10-18 13:25:41
179阅读
1 概述1.1 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。在现在的各种算法竞赛
转载
2024-05-05 14:01:23
265阅读
Methods Predict class for X. The predicted class of an input sample is a vote by the trees in the forest, weighted by their probability estimates. Tha
转载
2018-09-03 12:26:00
279阅读
2评论
# 使用Python的随机森林进行分类
在机器学习领域，随机森林（Random Forest）是一种强大的分类和回归算法。它通过组合多个决策树来提高模型的准确性和鲁棒性。本文将通过Python中的`scikit-learn`库来示范如何创建和使用随机森林模型。
## 什么是随机森林？
随机森林是集成学习中的一种方法，它构建多个决策树，并在预测时对每棵树的结果进行投票。通过随机采样和特征选择，
原创
2024-10-27 05:42:45
27阅读
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。在现在的各种算
1、随机森林简介（1）相关概念介绍：集成学习（Ensemble）、自助法（bootstrap）、自助抽样集成（bagging）集成学习：组合多个弱监督模型得到一个更全全面的强监督模型，增强整体的泛化性能。也就是说，即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。 自助法（bootstrap）：从样本自身中再生成很多可用的同等规模的新样本，使模型具有更稳定的抗过拟
转载
2024-05-07 19:44:16
45阅读
>>> from sklearn.model_selection import cross_val_score>>> from sklearn.datasets import make_blobs>>> from skl
原创
2022-11-02 09:45:45
101阅读
位于ml/tree/impl/目录下。mllib目录下的随机森林算法也是调用的ml下的RandomForest。ml是mllib的最新实现，将来是要替换掉mllib库的。RandomForest核心代码
train方法每次迭代将要计算的node推入堆栈，选择参与计算的抽样数据，计算该节点，循环该过程。 while (nodeStack.nonEmpty) {
// Coll
随机森林目录1.基本步骤1.1 参数n_estimators1.2 建立森林1.3 n_estimators的学习曲线2.重要的参数、属性、接口2.1 random_state①在划分训练集和测试集的类train_test_split②构建决策树的函数③构建随机森林2.2 estimators_ 查看树的状况2.3 bootstrap&oob_score2.4 fit&score
转载
2024-03-01 14:05:12
9阅读
sklearn的train_test_split()参数含义解释在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数from sklearn.model_selection import train_test_splitsklearn官方参数解释：简单用法如下：X_train,X_te
转载
2024-03-24 08:58:24
86阅读
sklearn中的集成算法1、sklearn中的集成算法模块ensembleensemble.AdaBoostClassifier ： AdaBoost分类
ensemble.AdaBoostRegressor ：Adaboost回归
ensemble.BaggingClassifier ：装袋分类器
ensemble.BaggingRegressor ：装袋回归器
ensembl
转载
2023-09-04 23:42:36
77阅读
这部分sklearn学习笔记不会过多的涉及随机森林的原理（但还是会介绍），但是个人建议还是得知道随机森林的原理再来用sklearn会容易懂的多，西瓜书上集成学习部分讲到了bagging和随机森林，只有4页纸还是容易看懂的。接下来会依次介绍以下内容集成算法介绍随机森林分类器随机森林回归器随机森林调参实例使用sklearn的时候肯定会使用到python语法，numpy，pandas，matplotli
转载
2024-04-23 14:13:07
32阅读
随机森林算法学习最近在做kaggle的时候，发现随机森林这个算法在分类问题上效果十分的好，大多数情况下效果远要比svm，log回归，knn等算法效果好。因此想琢磨琢磨这个算法的原理。要学随机森林，首先先简单介绍一下集成学习方法和决策树算法。下文仅对该两种方法做简单介绍（具体学习推荐看统计学习方法的第5章和第8章）。Bagging和Boosting的概念与区别该部分主要学习自：随机森林属于集成学习（
转载
2023-12-18 23:01:19
51阅读
文章目录随机森林基本原理RandomForestClassifier参数说明实例RandomForestClassifier 随机森林基本原理随机森林是一种bagging算法。bagging是一种随机采样(bootsrap)算法，与boosting不同，bagging弱学习器之间没有依赖关系，bagging通过采样训练不同的模型，然后进行组合。随机森林通过采样训练不同的决策树模型，然后进行组合。
转载
2024-03-19 13:42:11
125阅读
