文字部分：数学的东西直接看代码。########################################################################## 下面是给了数据集之后，训练随机森林的过程：首先，咱们先来看一棵树的成长！确定好这棵树的bestfeature，然后分为左右两支，在每支的数据集里再去找bestfeature，这样不断地一分为二，直到设定的层数
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2023-08-22 18:07:43
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1、Torch张量所有深度学习都是基于张量的计算，这些张量是可以在超过2个维度上索引的矩阵的概括。1.1、生成张量'''随机生成张量'''
#初始化5*3的张量
x=torch.empty(5,3)
print(x)
'''随机生成一个取值在[0,1]之间的张量'''
x=torch.randn(5,3)
#torch.randn()、torch.normal()、torch.linspace(
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2024-05-07 13:02:14
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bagging+决策树=随机森林在学习随机森林之前首先了解一下bagging算法思想： 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。 Bagging (bootstrap aggregating)即套袋法，其算法过程如下： a）从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始
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2023-12-12 17:40:53
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1 什么是随机森林？ 作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）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。最初，我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的。最近几年的国内外大赛，包括2013年百度校园电影推荐系统大赛、2014年 阿里巴巴天池大数据
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2024-01-24 22:11:22
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1. 简介在本教程中，我们将展示决策树和随机森林之间的区别。2. 决策树决策树是一个树形模型，指导我们检查对象的特征以输出其离散或连续标签。例如，这里有一棵树，根据天气状况预测一天是否适合在户外玩耍：内部节点告诉我们要检查哪些特征，叶子揭示树的预测。他们如何产生预测？每个叶子都包含训练数据集的子集。它的所有实例都通过从根到叶的路径上的所有检查。在预测新对象的结果时，我们为其分配训练数据的组合标签，
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2023-08-21 20:18:38
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# 用PyTorch实现随机森林
## 引言
随机森林是一种经典的集成学习算法，它通过结合多个决策树来完成分类和回归任务。随机森林具有较高的准确性和鲁棒性，并且能够处理大量的特征。在本文中，我们将使用PyTorch库来实现一个简单的随机森林。
## 什么是随机森林？
随机森林是一种集成学习算法，它由多个决策树组成。每个决策树都是独立训练的，并且最终分类或回归的结果取决于所有决策树的综合。随
原创
2023-09-19 15:30:33
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什么是随机森林 随机 森林 是 几乎 任何 预测 问题 (甚至 非直线 部分) 的固有 选择 。 它是 一个 相对较 新 的 机器学习 的 策略 （ 在 90 年代产生于
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2023-11-02 11:02:13
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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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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
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2023-09-19 04:55:51
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集成学习（ensemble learning）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算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。随机森林实际上就是决策树的集成，由多棵树组合而成，回归树的集合就是随机森林回归，分类树的集合就是随机森林分类。重要参数（与决策树差不多） 参数含义criterion不纯度的衡量指标，有基尼系数和信息熵两种选择 max_depth 树的
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2023-06-29 16:35:32
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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的方法”。 01随机森林的随机性体现在哪几个方面？ 1.1数据集的随机选取 从原始的数据集中采取有放回的抽样（bagging），构造子数据集，子数据集的
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2023-11-21 20:37:12
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前言随机森林Python版本有很可以调用的库，使用随机森林非常方便，主要用到以下的库： sklearn pandas numpy随机森林入门我们先通过一段代码来了解Python中如何使用随机森林。from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pand
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2023-08-02 17:29:16
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torch的所有随机数官方已经整理在torch — PyTorch 1.10.0 documentation这个页面了，我又重新整理到了本blog中，用中文进行了部分解释，方便理解。一、常用的1、torch.normal() 正态分布返回一个张量，包含了从指定均值mean和标准差std的离散正态分布中抽取的一组随机数。①第一种形式torch.normal(mean, std, gene
from random import seed,randrange,random
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
# 导入csv文件
def loadDataSet(filename):
dataset = []
with open(filename, 'r') as fr:
for l
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2023-08-03 23:02:40
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1.随机森林定义 随机森林是一种多功能的机器学习算法，能够执行回归和分类的任务。同时，它也是一种数据降维手段，在处理缺失值、异常值以及其他数据探索等方面，取得了不错的成效。另外，它还担任了集成学习中的重要方法，在将几个低效模型整合为一个高效模型时大显身手。在随机森林中，会生成很多的决策树，当在基于某些属性对一个新的对象进行分类判别时，随机森林中的每一棵树都会给出自己的分类选择，并由此进行“投票
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2023-07-04 20:59:08
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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 =
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2023-08-01 15:00:50
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一、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。某项目要求对恶意流量检测中的数据流特征重要性进行排序，选择前几的特征序列集合进行学习。二、随机森林简介随机森林是一种功能强大且用途广泛的监督机器学习算法，它生长并组合多个决策树以创建"森林"。它可用于R和Python中的分类和回归问题。[1]三、特征重要性评估现实情况下，一个数据集中往往有成百上前个特征，如何在其中选择比结果影响最大的
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2023-08-04 12:16:56
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随机森林随机森林是一种灵活的、便于使用的机器学习算法，即使没有超参数调整，大多数情况下也会带来好的结果。它可以用来进行分类和回归任务。通过本文，你将会学习到随机森林算法是如何解决分类和回归问题的。为了理解什么是随机森林算法，首先要熟悉决策树。决策树往往会产生过拟合问题，尤其会发生在存在整组数据的决策树上。有时决策树仿佛变得只会记忆数据了。下面是一些过拟合的决策树的典型例子，既有分类数据，也有连续数
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2023-08-22 15:44:46
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1 介绍使用Scikit-Learn模块在Python实现任何机器学习算法都比较简单，并且不需要了解所有细节。这里就对如何进行随机森林回归在算法上进行概述，在参数上进行详述。希望对你的工作有所帮助。 这里，将介绍如何在Python中构建和使用Random Forest回归，而不是仅仅显示代码，同时将尝试了解模型的工作原理。1.1 随机森林概述随机森林是一种基于集成学习的监督式机器学习算法。集成学习
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2023-09-04 08:42:14
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from time import time
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error
data =
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2023-07-03 22:03:01
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