决策树是各种机器学习任务的常用方法。 决策树是比较能满足于数据挖掘的方法，因为它在特征值的缩放和其他各种转换下保持不变，对无关特征是可靠的，而且能生成可被检查的模型。然而，生长很深的树容易学习到高度不规则的模式，即过学习，在训练集上具有低偏差和高方差的特点。随机森林是平均多个深决策树以降低方差的一种方法，其中，决策树是在一个数据集上的不同部分进行训练的。这是以偏差的小幅增加和一些可解
转载
2023-08-05 01:44:04
168阅读
随机森林是一种很常用的机器学习算法，“随机”表示每棵树的训练样本随机以及训练时的特征随机。 训练形成的多棵决策树形成了“森林”，计算时我们把每棵树的投票或取均值的方式得到最终结果，体现了集成学习的思想。不多说，下面根据代码一点一点分析，我
转载
2024-07-09 15:29:57
38阅读
一、数据集背景乳腺癌数据集是由加州大学欧文分校维护的 UCI 机器学习存储库。数据集包含 569 个恶性和良性肿瘤细胞样本。样本类别分布：良性357，恶性212数据集中的前两列分别存储样本的唯一 ID 编号和相应的诊断（M=恶性，B=良性）。第 3-32 列包含 30 个实值特征，这些特征是根据细胞核的数字化图像计算得出的，可用于构建模型来预测肿瘤是良性还是恶性。1= 恶性（癌性）- （M）0 =
转载
2023-08-01 15:00:50
193阅读
机器学习概念Bagging算法Boosting算法随机森林模型的基本原理随机森林模型的代码实现 大数据分析与机器学习 概念 集成学习模型：将多个模型组合在一起，从而产生更强大的模型 随机森林模型：非常典型的集成学习模型 集成模型简介： 集成学习模型使用一系列弱学习器（也称为基础模型或基模型）进行学习，并将各个弱学习器的结果进行整合，从而获得比单个学习器更好的学习效果。 集成学习模型的常见算
转载
2023-09-19 04:55:51
219阅读
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
转载
2023-10-16 01:21:00
1011阅读
随机森林简介R randomForest包安装与加载分类Classification分类结果主坐轴分析随机选取2/3预测，1/3验证无监督分类分层抽样Reference猜你喜欢写在后面 随机森林简介如果读者接触过决策树（Decision Tree）的话，那么会很容易理解什么是随机森林。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——
转载
2023-12-06 18:58:11
6阅读
引言随机森林能够用来获取数据的主要特征，进行分类、回归任务。1. 随机森林及其特点根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为两大类，即个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法；前者的代表是Boosting，后者的代表是Bagging。随机森林在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过
转载
2023-11-16 00:00:23
43阅读
《决策树算法——ID3》中，我们介绍了决策树的分类思想及原理，可以看出，决策树对经验数据可以很好的分类，但是模型通用性不强，预测往往不准确，也就是过拟合。我们可以通过剪枝减弱过拟合，但是还不够完美。随机森林原理随机森林的出现，完美的解决了决策树的劣势，使得分类效果大大提升，甚至超过了神经网络。随机森林的思想是：利用经验数据的不同属性建立多棵决策树，预测时每棵树独立的进行分类投票，最后选取投票数最多
转载
2023-10-10 09:58:58
130阅读
NBA比赛通常是难分胜负，有些时候会在最后一刻才会决出胜负，因此，预测哪支球队最后获胜会非常困难。通常你看好的球队恰恰在这场比赛中就会输给比它弱的球队。 许多预测比赛胜负的研究往往会有准确率上限，根据不同的比赛，准确率一般会在70%~80%之间，体育赛事的预测一般使用数据挖掘和统计学习方法。 在此，我们将用到决策树和随机森林来预测谁是某场NBA比赛的获胜队，决策树有两个主要的优势： （1）决策过程
转载
2023-12-27 09:51:22
238阅读
1. 随机森林算法原理 随机森林算法是Bagging集成框架下的一种算法，它同时对训练数据和特征采用随机抽样的方法来构建更加多样化的模型。随机森林具体的算法步骤如下：1, 假设有N个样本，则有放回的随机选择N个样本（每次随机选择一个样本，然后将该样本放回并继续选择）。采用选择好的N个样本用来训练一个决策树，作为决策树
转载
2023-11-24 05:47:08
138阅读
RandomForest算法（有监督学习），可以根据输入数据，选择最佳特征组合，减少特征冗余；
原理：由于随机决策树生成过程采用的Boostrap，所以在一棵树的生成过程并不会使用所有的样本，未使用的样本就叫（Out_of_bag）袋外样本，通过袋外样本，可以评估这个树的准确度，其他子树叶按这个原理评估，最后可以取平均值，即是随机森林算法的性能；
特征选择原理：因为袋外样本的存在，因此不需要进行十
转载
2024-05-08 13:12:41
66阅读
如今由于像Scikit-Learn这样的库的出现，我们可以很容易地在Python中实现数百种机器学习算法。它们是如此易用，以至于我们通常都不需要任何关于模型底层工作机制的知识就可以使用它们。虽然没必要了解所有细节，但了解某个机器学习模型大致是如何工作的仍然有帮助。这使得我们可以在模型表现不佳时进行诊断，或者解释模型是如何做决策的，这一点至关重要，尤其当我们想要说服别人相信我们的模型时。
转载
2023-09-15 16:12:22
6阅读
随机森林算法的理论知识 随机森林是一种有监督学习算法，是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单，易于实现，计算开销也很小，但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能，因此，随机森林被誉为“代表集成学习技术水平
转载
2023-05-23 19:20:38
2555阅读
点赞
1评论
集成思想Boosting 通过将弱学习器 提升为强学习器的集成方法来提高预测精度，典型的算法是：AdaBoost、GBDT、 XGBoostBagging 通过自主采样的方法生成众多并行式的分类器，通过“少数服从多数”的原则来确定最终的结果。典型的算法有 随机森林、随机森林（Random Forest）随机森林是指利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种算法。也就是说随机森林算法是一个包含多个决策
转载
2023-10-10 13:59:00
287阅读
随机森林是一个高度灵活的机器学习方法，拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险。 既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。随机森林是一个可做能够回归和分类。 它具备处理大数据的特性，而且它有助于估计或变量是非常重要的基础数据建模。这是一篇关于使用Python来实现随机森林文章。 什么是随机森林？随机 森林 是 几乎 任何 预测 问题 (
从BP神经网络训练模型后，想着换个模型训练训练数据集，于是在SVM和随机森林中选择，最后选择了随机森林。随机森林的原理不在这里做详细解释，有大佬比我讲的要好太多。我仅仅是就这我的代码做一些解释。导入这次代码所需要的库import numpy as np
import pandas as pd
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import da
转载
2024-03-26 09:05:13
108阅读
回归预测 | MATLAB实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多输入单输出回归预测 目录回归预测 | MATLAB实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览基本介绍MATLAB实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多输入单输出回归预测 粒子群算法优化随机森林(PSO-RF)回归预测（Matlab完整程序和数据） 输入6个特征，输出1个，即
转载
2024-08-20 20:21:13
60阅读
本文详细介绍在Python中，实现随机森林（Random Forest，RF）回归与变量重要性分析、排序的代码编写与分析过程。其中，关于基于MATLAB实现同样过程的代码与实战，大家可以点击查看这篇博客1。 本文分为两部分，第一部分为代码的分段讲解，第二部分为完整代码。1 代码分段讲解1.1 模块与数据准备 首先，导入所需要的模块。在这里，需要pydot与graphviz这两个相对不太常用
转载
2024-02-03 11:18:47
169阅读
随机森林回归算法原理随机森林回归模型由多棵回归树构成，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。 随机森林的随机性体现在两个方面： 1、样本的随机性，从训练集中随机抽取一定数量的样本，作为每颗回归树的根节点样本；2、特征的随机性，在建立每颗回归树时，随机抽取一定数量的候选特征，从中选择最合适的特征作为分裂节点。 算法原理如下： （a）从训练样本集S中随机的抽
转载
2023-10-21 00:28:45
0阅读
随机森林（RandomForest）简单回归预测随机森林是bagging方法的一种具体实现。它会训练多棵决策树，然后将这些结果融合在一起就是最终的结果。随机森林可以用于分裂，也可以用于回归。主要在于决策树类型的选取，根据具体的任务选择具体类别的决策树。对于分类问题，一个测试样本会送到每一颗决策树中进行预测，然后投票，得票最多的类为最终的分类结果；对于回归问题，随机森林的预测结果是所有决策树输出的均
转载
2023-08-02 08:07:01
607阅读
