简介在探寻变量之间相关性时，简单线性相关容易实现，对于多元的非线性关系，如果不知道关系式（函数方程）很难建立自变量和因变量之间关系。而机器学习方法为解决这类复杂多元非线性问题提供了很好的思路。 其中，随机森林回归是一种机器学习和数据分析领域常用且有效的算法。本文介绍在Matlab平台如何使用自带函数（TreeBagger）和测试数据实现回归森林，对于随机森林和决策树的相关理论原理将不做太深入的描述
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2023-09-04 22:14:54
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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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文章目录前言使用随机森林回归填补缺失值1.导入库2. 以波士顿数据集为例，导入完整的数据集并探索3.为完整数据集放入缺失值4. 使用0和均值来进行填补5. 使用随机森林填补缺失值6. 对填补好的数据进行建模及评分7. 用所得结果画出条形图总结 前言我们从现实中收集的数据，几乎不可能是完美无缺的，往往都会有一些缺失值。面对缺失值，很多人选择的方式是直接将含有缺失值的样本删除，这是一种有效的方法，但
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2023-10-02 10:33:17
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随机森林，顾名思义，是利用随机的方式建立成的一个森林，该森林由很多决策树组成，并且决策树之间没有任何关联。是一种集成学习方法，应用广泛，效果极佳。 文章目录随机森林随机森林的定义随机森林的建立过程随机森林的优缺点随机森林实战Sklearn随机森林API实战 随机森林随机森林的定义定义：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。 举个例子，比
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2023-10-05 21:45:56
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目录一、基础理论1、集成学习方法2、随机森林API二、过程1、创建随机森林预估器2、参数准备（网格搜索） 3、训练模型评估结果： 总代码一、基础理论1、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。工作原理：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。2、随机森林 随机森林是一个包含多个
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2023-10-16 01:21:00
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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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❤️遗传优化随机森林(GA-RF)是一种用于数据分类的有效方法。随机森林是一种集成学习算法，它由多个决策树组成。每个决策树都对数据进行随机抽样，并基于特征的随机子集进行训练。最后，通过投票或平均预测结果来确定最终分类。然而，传统的随机森林在构建过程中可能会遇到一些问题，例如过拟合和不稳定性。为了解决这些问题，研究人员提出了遗传优化算法来改进随机森林的性能。遗传优化算法是一种模拟自然选择和遗传机制的
阅读本文需要的背景知识点：决策树学习算法、一丢丢编程知识最近笔者做了一个基于人工智能实现音乐转谱和人声分离功能的在线应用——反谱（Serocs），感兴趣的读者欢迎试用与分享，感谢您的支持！serocs.cn一、引言 前面一节我们学习了一种简单高效的算法——决策树学习算法（Decision Tree Learning Algorithm），下面来介绍一种基于决策树的集成学习1 算法——随机森林算法
随机森林算法由多个决策树构成的森林，算法分类结果由这些决策树投票得到，决策树在生成的过程当中分别在行方向和列方向上添加随机过程，行方向上构建决策树时采用放回抽样（bootstraping）得到训练数据，列方向上采用无放回随机抽样得到特征子集，并据此得到其最优切分点，这便是随机森林算法的基本原理。图 3 给出了随机森林算法分类原理，从图中可以看到，随机森林是一个组合模型，内部仍然是基于决策树，同单一
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2023-09-27 09:12:42
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随机森林算法预测出租车车费案例一、导入第三方库import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import sklearn二、加载数据集train = pd.read_csv('train.csv',nrows=1000000) # 加载前1000000条数据
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2024-02-23 14:48:44
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集成树模型系列之一——随机森林随机森林一般会被认为集成树模型的开端，虽然现在工业或者比赛中都很少会被应用，但是我们学习集成树模型都绕不过它，它的一些思想被广泛地应用到后面的集成树模型中。 随机森林这个取名非常地贴切，涵括了它最重要的2个特征：“随机”，“森林”。随机森林的"森林"森林顾名思义肯定涵盖了很多棵树，随机森林也恰是很多棵决策数组合而成的。那么它是怎么组合而成的呢？我们先引入几个概念：一：
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2024-01-21 10:56:36
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随机森林算法预测泰坦尼克号沉船人员获救案例一、导入相关第三方库import sys
import pandas as pd # 数据分析
import numpy as np
import sklearn # 机器学习库
import random
import timefrom sklearn import ensemble # 随机森林算法在ensemble类中
# 预处理相关
from sk
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2023-12-15 19:29:13
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本文主要目的是通过一段及其简单的小程序来快速学习python 中sklearn的RandomForest这一函数的基本操作和使用，注意不是用python纯粹从头到尾自己构建RandomForest，既然sklearn提供了现成的我们直接拿来用就可以了，当然其原理十分重要，下面最简单介绍： 集成学习是将多个
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2023-08-10 13:09:46
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文章目录导入数据导入pandas,并且重命名为pd。数据导入数据处理建立模型模型评估更多内容关注公众号：邯郸路220号子彬院 导入数据导入pandas,并且重命名为pd。import pandas as pd #通过互联网读取泰坦尼克乘客档案，并存储在变量titanic中。 titanic = pd.read_csv( ‘titanic.txt’)＃引入pandas，并且重命名为pd。 将熊猫作为
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2024-03-19 18:28:40
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1.准备数据集我下载好了一个成年人数据集,从百度云下载 链接：https://pan.baidu.com/s/10gC8U0tyh1ERxLhtY8i0bQ
提取码：4zzy 准备好了数据集,那就把这个数据集与你的jupyter notebook放在同一目录.如果你是直接打开命令提示符启动jupyter notebook那么路径为: 或者你也可以在D盘创建一个目录并在这
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2024-05-22 15:40:56
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随机森林（Breiman 2001a）（RF）是一种非参数统计方法，需要没有关于响应的协变关系的分布假设。RF是一种强大的、非线性的技术，通过拟合一组树来稳定预测精度模型估计。随机生存森林（RSF）（Ishwaran和Kogalur，2007；Ishwaraan，Kogalur、Blackstone和Lauer（2008）是Breimans射频技术的延伸从而降低了对时间到事件数据的有效非参数分析。
文章目录一、集成算法RandomForestClassifiern_estimators二、建立一棵树交叉验证另一种写法三、random_state重要属性和接口Bonus：Bagging的另一个必要条件四、 RandomForestRegressor五、用随机森林回归填补缺失值六、实例：随机森林在乳腺癌数据上的调参总结 一、集成算法集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的
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2024-05-05 06:47:10
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用类封装起来，以后使用起来将方便多了。import numpy as np
from sklearn import preprocessing
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
class MYRandomForestClassifier:
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2023-07-02 16:01:01
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在做项目时要用随机森林，查资料发现大多数都是用随机森林做分类，很少见到有回归的。虽然分类随机森林和回归随机森林代码实现相差不大，但是对于新手小白来说，如果有比较完整的代码直接学习可以节省很多时间，这是我写这篇文章的原因。随机森林我就不介绍了，其他地方介绍一搜一大堆。这篇文章关注的是如何用python实现回归随机森林。分为随机森林构建和随机森林预测两部分  
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2023-08-20 21:02:28
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Table of Contents1 随机森林概述1.1 个体学习器1.2 集成策略2 随机森林的一些相关问题2.1 偏差（Bias）与方差(Variance)2.2 RF通过降低方差提高预测准确性2.3 Bootstrap(自助采样)2.4&n
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2024-05-08 09:06:38
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