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
了解了一些决策树的构建算法后，现在学习下随机森林。还是先上一些基本概念：随机森林是一种比较新的机器学习模型。顾名思义，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。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类，即
利用随机森林（Random forest）算法对数据进行分类，输出分类结果图； 利用验证样本集计算出分类结果的混淆矩阵， 输出分类结果的整体分类精度 和每一类地 物的分类精度。emmm不要对下面的内容报有太大的期待，要求使用随机森林算法，我尝试了，但失败了，就只是用matlab自己的函数勉强完成了要求。我的工作量大概在于找到这个函数[大哭]%利用随机森林（Random forest）算法对数据进行
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（
随机森林 模型收到低偏差和高方差问题的困扰，应该如何解决 低偏差意味着模型的预测值接近实际值。换句话说，该模型有足够的灵活性，以模仿训练所有数据的分布。貌似很好，但是别忘了，一个过于灵活的模型是没有泛化能力的。这意味着，当这个模型用在对一个未曾见过的数据集进行测试的时候，它会令人很失望。在这种情况下，我们可以使用bagging算法（如随机森林），以解决高方差问题。bagging算法采用b
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
随机森林 在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，其中每个决策树之间互不关联，其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。算法步骤： 对于N个训练样例，有M个特征，对于每一个决策树来说，都选取m个特征数目，其远远小于M，用来确定每一个决策树上一个节点的决策结果，从训练样例上有放回抽样，形成一个多决策树的训练集，对于每一个决策树都计算出其最佳的分裂方式，最终合并成一个结果。 
获取波士顿房价数据集import numpy as np
from numpy import *
import random
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.metrics import r2_scoreboston
二、随机森林0、概述0.1集成算法概述集成学习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模型，而是在以往的数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果，基本上所有机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在显示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，统计客户俩元，保留和损失，也可以用来预测疾病的风险和患病者的易感性。在现在的各种算法竞赛中，随机森林，梯度提升树，XGB
4.1 训练和可视化决策树可以将决策树理解成一个判断二叉树我们继续用花的数据集，训练一个决策树。import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
iris = load_iris()
X = iris["data"][:, 2:]
y
假设你创建了一个包含1000个分类器的集成，每个分类器都只有51%的概率是正确的（几乎不比随机猜测强多少）。如果你以大多数投票的类别作为预测结果，可以期待的准确率高达75%。但是，这基于的前提是所有的分类器都是完全独立的，彼此的错误毫不相关。显然这是不可能的，因为它们都是在相同的数据上训练的，很可能会犯相同的错误，所以也会有很多次大多数投给了错误的类别，导致集成的准确率有所降低。当预测器尽可能互相
第一次用随机森林做分类，使用sklearn中的库，直接进行模型训练。下面写出了随机森林中的一些参数，仅供参考。（适合像我这样的菜鸟参考学习）import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# train_test_split 划分训练集 测试集
# cross_val_score 交叉验证调节某个参数
是一种集合学习算法，可以用于分类，也可以用于回归集合学习算法，就是把多个机器学习算法综合在一块，制造出一个更加大的模型的意思集合算法有很多种：随机森林+梯度上升决策树等 为什么随机森林可以解决过拟合问题？把不同的几棵决策树打包到一起，每棵树的参数都不相同，然后把每棵树预测的结果取平均值，这样既可以保留决策树们的工作成效，也可以降低过拟合的风险 随即森林的构建#导入随机森林模型
随机森林（可用于分类和回归） 随机森林主要应用于回归和分类。随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。 1、简介随机森林由多棵决策树构成，且森林中的每一棵决策树之间没有关联，模型的最终输出由森林中的每一棵决策树共同决定。处理分类问题时，对于测试样本，森林中每棵决策树会给出最终类别，最后综合考虑森林内每一棵决策树的输出类别，以投票方式来决定测试样本的类别；处理回归问题时
目录1. Bagging1.1 Bagging模型1.2 Bagging代码2. 随机森林(Random Forest )2.1 随机森林模型2.2 随机森林代码3. AdaBoost3.1 AdaBoost模型3.2 AdaBoost代码4. Stacking4.1 Stacking代码5. Votting5.1 投票规则代码更好用集成学习思想，不能用算法表示整体表
引言一、Bagging1.基本思路2.算法二、随机森林（Random Forest,RF） 引言 Bagging基于自助采样法（bootstrap sampling），采样出T个含N个训练样本的采样集，然后基于每个采样集训练出一个基学习器，最后将这些基学习器进行结合得到最终结果。 随机森林（Random Forest,RF）是Bagging的一个扩展变体，以决策树为基学习器，并针
随机森林是基模型为决策树的Bagging集成学习模型。 集成学习的思想是：将若干个弱（基）分类器组合起来，得到一个分类性能显著优越的强分类器。Bagging集成的各弱分类器之前没有强依赖关系，并行生成。随机森林的生成基分类器（决策树）：设训练集大小为从全部样本中有放回的采取个样本作为训练集；（自助法）随机的从全部特征中选择一个子集，每次树进行分裂时，从特征子集中选择最优的；Bagging集成
Bagging思想：从总体样本当中随机取一部分训练，通过多次的结果，投票获取平均值作为结果输出，尽可能避免不好的样本，提高准确度。不好的样本相当于噪声，模型学入噪声后会使准确度不高。随机森林：基于树模型的Bagging优化版本，一棵树不如多棵树，使用多颗决策树，解决决策树泛化能力弱的特点。同一批数据用同样的算法只能产生一棵树，这时Bagging策略可产生不同的数据集。Bagging策略来源于boo
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
1、集成学习介绍 常言道：“一个篱笆三个桩，一个好汉三个帮”。集成学习模型便是综合考量多个学习器的预测结果，从而做出决策。集成学习通过训练学习出多个估计器，当需要预测时通过结合器将多个估计器的结果整合起来当作最后的结果输出。  
