笔记+R︱风控模型中变量粗筛（随机森林party包）+细筛（woe包） 本内容来源于CDA-DSC课程内容，原内容为《第16讲 汽车金融信用违约预测模型案例》。 建立违约预测模型的过程中，变量的筛选尤为重要。需要经历多次的筛选，在课程案例中通过了随机森林进行变量的粗筛，通过WOE转化+决策树模型进行变量细筛。一、变量粗筛——随机森林模型 与randomForest包不同之处在
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2024-05-13 09:46:18
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因为有Scikit-Learn这样的库，现在用Python实现任何机器学习算法都非常容易。实际上，我们现在不需要任何潜在的知识来了解模型如何工作。虽然不需要了解所有细节，但了解模型如何训练和预测对工作仍有帮助。比如：如果性能不如预期，我们可以诊断模型或当我们想要说服其他人使用我们的模型时，我们可以向他们解释模型如何做出决策的。在本文中，我们将介绍如何在Python中构建和使用Random Fore
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2024-02-02 08:35:37
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变量筛选：（逻辑回归）好处：变量少，模型运行速度快，更容易解读和理解坏处：会牺牲掉少量精确性 变量不筛选：（random forest）好处：提高准确性坏处：变量多，运行速度慢 logistic模型为什么要考虑共线性问题？ 共线性问题会导致估计结果不准确，系数方向都可能发生改变。不管是logistic回归模型，还是ols都要考虑。&
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2024-03-27 15:23:21
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# 使用随机森林筛选特征变量的完整指南
随机森林（Random Forest）是一种强大的机器学习算法，广泛用于分类和回归问题。此外，它还能帮助我们从数据集中选择重要的特征变量。本文将带你一步步学习如何使用Python中的随机森林进行特征选择。
## 流程概述
我们将按以下步骤进行特征变量的筛选：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2
当数据集的特征过多时，容易产生过拟合，可以用随机森林来在训练之后可以产生一个各个特征重要性的数据集，利用这个数据集，确定一个阈值，选出来对模型训练帮助最大的一些特征，筛选出重要变量后可以再训练模型；本文所用数据集是从kaggle网站上下载的lendclub数据，通过随机森林筛选出对预测是否逾期的重要性变量：#首先导入数据，查看数据集的基本情况：df=pd.read_csv('loan.csv')d
原创
2021-03-02 10:35:48
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本文中将针对树模型的参数进行优化数据预处理前面已经做过好几次数据预处理了，这里直接上代码得到数据# 导入工具包
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取数据
features = pd.read_csv('data/temps_extended.c
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2024-02-19 02:23:21
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# 导入第三方模块
import pandas as pd
# 读入数据
Titanic = pd.read_csv(r'Titanic.csv')
Titanic.head()
PassengerIdSurvivedPclassNameSexAgeSibSpParchTicketFareCabinEmbarked0103Braund, Mr. Owen Harrismale22.010A/
目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、算法介绍：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将：GA(遗传算法)与RF（随机森林）相结合，进行多输入、多特征数据的回归预测输入训练的数据包含18个特征，1个响应值，即通过18个输入值预测1个输出值（多变量、多输入回归预测，个数可自行指定）通过GA算法优化随机森林中的：树个数、枝
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2024-06-07 18:30:39
72阅读
## Python中随机森林方法筛选变量
### 简介
随机森林是一种常用的机器学习方法，它通过构建多个决策树并综合它们的结果来进行预测或分类。随机森林在特征选择方面有很好的表现，可以帮助我们筛选出对目标变量影响最大的特征。本文将介绍如何在Python中使用随机森林方法进行变量筛选。
### 流程
下面是使用随机森林方法筛选变量的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-11-12 04:29:04
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决策树信息熵熵原本是物理学中的⼀个定义，后来⾹农将其引申到了信息论领域，⽤来表示信息量的⼤⼩。信息量越⼤（分类越不“纯净”），对应的熵值就越⼤，反之亦然。条件熵条件熵 H(X|Y) 表示在已知随机变量Y的条件下，随机变量 X 的不确定性。信息增益信息增益率决策树中的ID3算法使⽤信息增益指标实现根节点或中间节点的字段选择，但是该指标存在⼀个⾮常明显的缺点，即信息增益会偏向于取值较多的字段。为了克服
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2024-04-30 17:35:07
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我们先看看随机森林里有哪些参数n_estimators: Any = 100criterion:Any = "gini"max_depth: Any = None,min_samples_split: Any = 2min_samples_leaf: Any =1min_weight_fraction_leaf: Any = 0max_features: Any ="sqrt"max_leaf_n
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2024-06-08 13:02:44
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本文介绍在Python环境中，实现随机森林（Random Forest，RF）回归与各自变量重要性分析与排序的过程。 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MATLAB实现随机森林（RF）回归与自变量影响程度分析这篇文章。 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
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2024-07-22 16:07:14
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# 随机森林回归在自变量筛选中的应用
在数据科学和机器学习领域，变量筛选是一个重要的步骤。通过选择最有意义的自变量，我们可以提高模型的准确性，并减少计算成本。随机森林是一种强大的集成学习算法，其不仅用于分类任务，也能有效地进行回归分析。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 中的随机森林回归模型来进行自变量筛选，并提供相应的代码示例。
## 随机森林简介
随机森林由多棵决策树组成，每棵树
目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势： 二、实际运行效果：三、算法介绍：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将：GA(遗传算法)与RF（随机森林）相结合，进行多输入、多特征数据的分类预测输入训练的数据包含18个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值（多变量、多输入分类预测，个数可自行指定）通过GA算法优化随机森林中的
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2024-07-31 11:43:34
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文章目录《机器学习》笔记——决策树与随机森林1. 简介2. ID3算法2.1 信息熵(Information Entropy)2.2 条件熵(Conditional Entropy)2.3 KL散度与信息增益(Kullback-Leibler Divergence & Information Gain)2.4 ID3决策树3. C4.5算法3.1 简介3.2 信息增益率4. CART算法
随机森林1. 使用Boston数据集进行随机森林模型构建2. 数据集划分3.构建自变量与因变量之间的公式4. 模型训练5. 寻找合适的ntree6. 查看变量重要性并绘图展示7. 偏依赖图:Partial Dependence Plot（PDP图）8. 训练集预测结果 1. 使用Boston数据集进行随机森林模型构建library(rio)
library(ggplot2)
library(ma
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2023-06-25 12:56:44
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使用了RamdomedSearchCV迭代100次，从参数组里面选择出当前最佳的参数组合在RamdomedSearchCV的基础上，使用GridSearchCV在上面最佳参数的周围选择一些合适的参数组合，进行参数的微调1. RandomedSearchCV(estimator=rf, param_distributions=param_random, cv=3, verbose=2,r
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2024-05-06 17:48:46
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一、基础理解随机森林（Random-Trees） 1）定义定义：使用决策树算法进行集成学习时所得到的集成学习的模型，称为随机森林；只要集成学习的底层算法是 决策树算法，最终得到的模型都可以称为随机森林； 2）scikit-learn 中：随机森林分类器及回归器RandomForestClassifier()：分类器RandomForestRegressor()：回归器特点：所有子模型在
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2024-06-08 23:29:07
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前面提到，这里介绍的变量筛选的方法全部是基于《An Introduction to Statistical Learning with R》书中的方法，所以这里先开始介绍课本上的变量筛选方法，然后再进行延伸。课本上数据降维方法标准的回归模型定义为： 其中自变量为，维度为维，因变量为。首先介绍子集选择法。子集选择法（Subset Selection）在子集选择法中，每一个自变量的子集会对应一个模型，
# 使用随机森林筛选特征的 Python 教程
随机森林（Random Forest）是一种强大的集成学习算法，广泛用于分类和回归分析。特征筛选是数据预处理的重要步骤，它可以帮助我们选择对模型预测最有贡献的特征。在本文中，我们将以步骤化的方式教你如何使用 Python 实现随机森林筛选特征。
## 1. 整体流程
在开始之前，我们先来概述一下使用随机森林进行特征筛选的整体流程：
| 步骤
