一、什么是随机森林？随机森林是一种集成学习算法，由多个决策树组成。每个决策树都是一个分类器，最终的预测结果是所有决策树的预测结果的平均值或投票结果。二、随机森林为什么容易过拟合？随机森林由多个决策树集成而成，每个决策树都是在训练集上训练的。因此，如果训练集数据有噪音或者瑕疵，可能会导致每个决策树都会学习到这些噪音和瑕疵，从而使得整个随机森林过拟合。此外，随机森林还有另一个容易过拟合的原因：决策树的
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2024-08-12 13:52:31
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集成算法Sklearn中的集成算法sklearn中的集成算法模块ensembleRandomForestClassifierclass sklearn.ensemble.RandomForestClassifier (n_estimators=’10’, criterion=’gini’, max_depth=None,
min_samples_split=2, min_s
一、bagging和boosting的区别参考：Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有放回的抽样方法（可能抽到重复的样本）。1、Bagging (bootstrap aggregating)Baggin
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2024-07-25 18:44:21
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2019级硕士研究生刘倩同学所撰写的论文“多联机系统故障类型识别及故障细化诊断模型研究”被《制冷学报》期刊录用，在此对刘倩同学表示祝贺！论文信息论文题目：多联机系统故障类型识别及故障细化诊断模型研究作者：刘倩，李正飞，丁新磊，陈焕新，王誉舟，徐畅第一单位：华中科技大学能源与动力工程学院，湖北 武汉 430074关键词：多联机；故障识别；故障详细诊断；随机森林；LDA期刊名：制冷学报论文摘要
案例8：基于随机森林的otto产品预测为什么写本博客 前人种树，后人乘凉。希望自己的学习笔记可以帮助到需要的人。需要的基础 懂不懂原理不重要，本系列的目标是使用python实现机器学习。 必须会的东西：python基础、numpy、pandas、matplotlib和库的使用技巧。说明 完整的代码在最后，另外之前案例中出现过的方法不会再讲解。目录结构 文章目录案例8：基于随机森林的otto产品预测
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2024-04-06 11:28:11
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过拟合问题举例右图在训练数据上拟合完美，但是预测第11个时候，左图虽然拟合不完全，但是更合理；右图的-953，误差极大。 一、随机森林不会发生过拟合的原因 在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意 -采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。假设输
一、问题描述月亮数据是sklearn工具库提供的一个数据集。它上用于分类和聚类算法的实践实验。图中每一个点是一条数据。其中(x1,x2)是特征组，颜色是标签值。如图所示。采用决策树算法和随机森林算法进行月亮数据的标签预测，并给出预测的可视化结果。二、实验目的学习决策树算法和随机森林算法。三、实验内容3.1数据导入from sklearn.datasets import make_moons
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2024-07-31 16:19:42
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基础篇 第一步：基本 Python 技能如果我们打算利用 Python 来执行机器学习，那么对 Python 有一些基本的了解就是至关重要的。幸运的是，因为 Python 是一种得到了广泛使用的通用编程语言，加上其在科学计算和机器学习领域的应用，所以找到一个初学者教程并不十分困难。你在 Python 和编程上的经验水平对于起步而言是至关重要的。首先，你需要安装 Python。
二.集成方法（基础模型：树模型比较合适）1.Bagging（并行）训练多个分类器取平均，并行训练一堆分类器随机森林随机：数据采样随机（60%-80%有放回随机采样），特征选择随机（60%-80%有放回随机采样）备注：每棵树数据量和特征数量相同森林：很多个决策树并行放在一起 优势：能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择在训练完后，它能够给出哪些feat
一、过拟合的概念？首先我们来解释一下过拟合的概念？过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现较差的一种现象！下图给出例子：我们将上图第三个模型解释为出现了过拟合现象，过度的拟合了训练数据，而没有考虑到泛化能力。在训练集上的准确率和在开发集上的准确率画在一个图上如下： 从图中我们能够看出，模型在训练集上表现很好，但是在交叉验证集上表现先好后差。这也正是过拟合的特征！二、模型出现过
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2024-07-17 15:44:32
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之前在《过拟合和欠拟合（Over fitting & Under fitting）》一文中简要地介绍了过拟合现象，现在来详细地分析一下过拟合产生的原因以及相应的解决办法。 过拟合产生的原因：第一个原因就是用于训练的数据量太少。这个很好理解，因为理想的训练数据是从所有数据中抽取的无偏差抽样。如果训练数据量较少，那么很有可能训练数据就不能完全反映所有数据的规律。因此模型很可能学习到的
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2024-03-17 14:24:31
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1、什么是过拟合？一句话总结：过拟合：模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现很差，泛化性能差。2、产生过拟合的原因：产生过拟合的主要原因可以有以下3点：1）训练数据不足，有限的训练数据。包括（但不限于）样本数量太少、数据维度太高、抽样方法错误，抽样时没有足够正确考虑业务场景或业务特点等等导致抽出的样本数据不能有效足够代表业务逻辑或业务场景；2）数据有噪声。样本里的噪音数据干扰过大，大到模型过
学习：GridSearchCV调参数据分布不平衡 适合随机森林算法树模型参数:1.criterion gini or entropy2.splitter best or random 前者是在所有特征中找最好的切分点 后者是在部分特征中（数据量大的时候）3.max_features None（所有），log2，sqrt，N 特征小于50的时候一般使用所有的4.max_depth 数据少或者特征少的
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2024-08-15 15:06:31
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铺垫首先考虑一下，机器学习模型的本质是什么？它的本质其实就是一个函数，其作用是实现从一个样本 x 到样本的目标值 y 的映射，即 f(x)=y。那么这个函数，是不是在空间中可以通过绘图绘制出来？我们不去真正的画某一个模型的几何图形，我们只假设某一个算法模型在不断的通过样本锻炼的过程中，在几何里形成了下图的三个阶段。假设每个点是样本的目标值，那么？哪个图？或者说哪个阶段锻炼出来的算法模型能更好的反映
随机森林相比于梯度提升决策树，主要有以下两个优点：随机森林比梯度提升机更容易训练随机森林比梯度提升机更难过拟合对于第一点来说，随机森林通常只需要设置一个超参数即可：每个节点上随机选取的特征数量。在大多数情况下，将该参数设置为特征总数的平方根，模型足以取得不错的效果。而梯度提升机的超参数则包括提升树的数量和深度、学习率等等。对于第二点，尽管我们称随机森林不会过拟合是不准确的，但是，随机森林的抗干扰性
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2024-05-05 06:52:33
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本人也是才学习tidymodel包，运用其中的随机森林引擎，完成随机森林算法的R语言实现。数据简介本文利用的数据是随机数据，只是为了实现运行的“工具人数据罢了”,如果想进一步印证代码，可以在下方下载我的数据，不过没必要其实~不多废话，直接上代码，我也是在学习，代码仅供参考，肯定不够完善，可以提出宝贵的建议，感谢。随机森林R语言实现再重申一下，完全可以用R自带的randomForest
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2023-06-20 14:04:54
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学习随机森林的非参数算法观察和解决随机森林的过拟合实验内容 在这个练习中，我们将看看激励另一个强大的算法——一种称为随机森林的非参数算法。随机森林是一个集成方法的一个例子，这意味着它依赖于对一个更简单的估计器的集成的结果的聚合。这种集成方法的有点令人惊讶的结果是，总和可以大于部分：也就是说，在许多估计者中的多数投票最终可能比进行投票的单个估计者都要好！实验结果展示及问题回答 考虑以下二维数据，它
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2024-04-23 14:22:16
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机器学习-随机森林原理及应用随机森林是一种集成学习的方法，它的最终结果取决于多课决策树的投票结果。随机森林中森林的含义对于分类问题，直观来讲就是对一个数据集合构造很多棵决策树，然后对于新样本每一棵决策树都会输出一个结果，最后选择多棵决策树中输出类别最多的结果作为最终的输出结果。这也就是随机森林中森林的含义。随机森林中随机的含义这也是随机森林最重要的一点，随机森林的随机主要体现在两方面：假设有个样本
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2024-02-23 11:46:37
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一、前述决策树是一种非线性有监督分类模型，随机森林是一种非线性有监督分类模型。线性分类模型比如说逻辑回归，可能会存在不可分问题，但是非线性分类就不存在。二、具体原理ID3算法1、相关术语根节点：最顶层的分类条件叶节点：代表每一个类别号中间节点：中间分类条件分枝：代表每一个条件的输出二叉树：每一个节点上有两个分枝多叉树：每一个节点上至少有两个分枝 2、决策树的生成：数据不断分裂的递归过程，
一、什么是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组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。二、什么是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，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。例如, 如果你训练了5个树, 其中有4个树的结果是True, 1个数的结果是False
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2024-03-15 10:19:56
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