(一)机器学习中的集成学习入门(二)bagging 方法(三)使用Python进行交易的随机森林算法(四)Python中随机森林的实现与解释(五)如何用 Python 从头开始实现 Bagging 算法(六)如何利用Python从头开始实现随机森林算法(当前文章)介绍随机森林是集成学习中一个主要的算法。简而言之，集成方法是一种将几个弱学习器的预测结果进行组合，最终形成一个强学习器的方法。可以直观的
一、介绍随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了，这样的比喻还是很贴切的，其实这也是随机森林的主要思想–集成思想的体现。“随机”的含义我们会在下边部
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2023-12-19 05:40:18
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决策树原理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进 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，然后按照给定实例的属性值确定对应的分 支，最后在决策
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2024-05-04 14:04:39
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基于随机森林算法的股价预测 在股价预测领域，基于决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等机器学习算法的量化投资策略层出不穷。本文主要介绍随机森林模型在股价预测领域的应用及拓展。 1
决策树随机森林算法是一种集成学习方法，随机森林的基分类器是决策树，决策树是一种最基本的分类与回归模型，由节点和有向边组成，因其外观看起来像一棵树，所以叫做决策树。其中，节点又分为根节点、内部节点、叶
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2024-03-10 09:43:02
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【翻译自 ： How to Develop Random Forest Ensembles With XGBoost】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】
随机步算法random walk随机游走这一名称由Karl Pearson在1905年提出[Pearson, K. (1905). The problem of the Random Walk. Nature. 72, 294.]，本来是基于物理中"布朗运动"相关的微观粒子的运动形成的一个模型，后来这一模型作为数理金融中的重要的假设，指的是证券价格的时间序列将呈现随机状态，不会表现出
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2024-04-25 17:06:44
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虽然matlab不像其他语言那样，对变量采用“先定义，后使用”的规则，但是，在使用一个变量之前，最好先对它进行“定义”。这里的“定义”是指为它分配空间，这样不但可以提高运行的速度(这在matlab的帮助中也提到，详见Preallocating Arrays一节)，而且还可以减少出错的几率，特别是在循环赋值、且变量大小不固定的时候。如何对matlab提速的问题？1.任务描述：根据A的取值，使用ims
3D视觉工坊的第68篇文章传统视觉基于特征点和参考坐标系的思想对物体进行姿态识别，这种方式对物体本身形状和颜色特征要求较高，对一些较为复杂的物体则不能很好工作，本文使用机器学习(随机森林)方式并通过颜色和深度特征对物体进行姿态识别。 1. 训练数据的采集由于是基于像素级的训练，所以需要每个像素都需要标签，这个标签包括每个像素所属的类别以及对应的三维空间坐标。a.标签如何获取呢
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2024-05-24 15:01:39
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在matlab中，既有各种分类器的训练函数，比如“fitcsvm”，也有图形界面的分类学习工具箱，里面包含SVM、决策树、Knn等各类分类器，使用非常方便。接下来讲讲如何使用。启动： 点击“应用程序”，在面板中找到“Classification Learner”图标点击即启动，也可以在命令行输入“classificationlearner”，回车，也可启动。如下图： 导入数据： 点击“New S
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2024-06-28 11:13:10
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20220311—了解随机森林回归模型、多元非线性回归20220313—RF工具箱的加载参考以下两篇，下载了编译器；下载RF工具箱；成功！（还有一点小问题）——后续计算中再看吧（1）tree bagger------各特性说明Bag of decision trees - MATLAB- MathWorks 中国详例：Matlab TreeBagger随机森林回归实例_wokaowokaowoka
Y = species; % 处理缺失值（若有） cleanData = rmmissing([X, categorical(Y)]); % 特征标准化 X_s ...
决策树决策树是机器学习最基本的模型，在不考虑其他复杂情况下，我们可以用一句话来描述决策树：如果得分大于等于60分，那么你及格了。这是一个最最简单的决策树的模型，我们把及格和没及格分别附上标签，及格（1），没及格（0），那么得到的决策树是这样的这种就根据成绩来判断是最简单的，并且只有一个特征，这一个特征就把结果分隔开了，形成了两个类目，那么多个特征会怎么样？ 此表中拥有多个特征，其中每个特征作为唯一
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2024-05-29 21:02:04
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其中关于决策树的参数： criterion: ”gini” or “entropy”(default=”gini”)是计算属性的gini(基尼不纯度)还是entropy(信息增益)，来选择最合适的节点。splitter: ”best” or “random”(default=”best”)随机选择属性还是选择不纯度最大的属性，建议用默认。max_features: 选择最适属性时划分的特征不能超过
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2023-12-19 20:08:07
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最近要用到随机森林，于是乎对它的原理了解了一番，并做了一下算法的实现。本次实现是用于分类问题的，如果是回归问题，分裂规则不一样，我还没有实现..... 下面的原理摘自别人的笔记，如果了解决策树CART的构建规则ID3或者C4.5的话，这部分原理的内容应该还比较容易理解。----------------------------
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2024-05-09 15:18:59
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一、集成学习和个体学习器的概念集成学习：通过构建并结合多个学习器来完成任务，有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等。个体学习器：也就是常见的学习算法，如逻辑回归，神经网络等，根据个体学习器间的强弱依赖关系，可以分类两类集成学习算法。一类是具有强依赖性，个体学习器必须串行生成的序列化方法，代表算法是Boosting。另一类的具有弱依赖性，个体学习器可同时生成的并行化方法，代表算法
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2024-03-10 21:28:29
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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~
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
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2023-09-07 18:22:39
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❤️ 内容介绍随着大数据时代的到来，数据分类成为了一个非常重要的任务。在众多的分类算法中，随机森林（Random Forest，简称RF）因其高准确率和良好的鲁棒性而备受关注。然而，RF算法本身存在一些问题，例如容易过拟合和难以确定最佳参数等。为了解决这些问题，研究者们提出了多种改进的方法，其中之一就是基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization，简称PSO）的随机森林（
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2024-08-22 15:08:01
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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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决策树(DecisionTree)决策树是一种在分类与回归中都有非常广泛应用的算法，它的原理是通过对一系列问题进行if/else的推导，最终实现决策。 下面用一个酒的分类的例子来进行简单的说明。import numpy as np
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifi
?1 概述粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等生物群体的行为，通过不断迭代寻找最优解。随机森林回归（Random Forest Regression, RFR）是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树，并对它们的预测结果进行平均或加权平均来得到最终的预测结果。将PSO与RFR相结合，可以通过PS
