# 使用Python的随机森林进行分类
在机器学习领域，随机森林（Random Forest）是一种强大的分类和回归算法。它通过组合多个决策树来提高模型的准确性和鲁棒性。本文将通过Python中的`scikit-learn`库来示范如何创建和使用随机森林模型。
## 什么是随机森林？
随机森林是集成学习中的一种方法，它构建多个决策树，并在预测时对每棵树的结果进行投票。通过随机采样和特征选择，
原创
2024-10-27 05:42:45
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在上一篇文章中，笔者介绍了常见集成模型的主要思想，并且还提到随机森林是使用最为广泛的集成模型之一。因此在本篇文章中，笔者将会再次就随机森林的其它应用以及其在sklearn中的具体用法进行介绍。1 API介绍在上一篇文章中，我们介绍了随机森林的基本原理，但并没有对其的具体用法做出详细的示例。接下来，我们就对其在sklearn[1]中的具体用法进行介绍。打开sklearn中关于随机森林的定义可
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2024-07-25 12:43:46
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sklearn随机森林本文基于菜菜的sklearn教学@目录sklearn随机森林随机森林分类器概述引入包导入数据划分测试集和训练集核心代码特征重要性预测交叉验证参数讲解随机森林回归案例分析基础代码调参结语随机森林分类器概述随机森林是一种集成算法，即运用大量不同的算法，选出最优的一个，主要是基于决策树。引入包from sklearn.tree import DecisionTreeClassifi
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2023-08-13 22:28:07
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实验使用的数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/17Ad656LAjtGtGUC8KsM4oQ 提取码：ee1m 代码： import pandas as pd
import numpy as np
#导入数据并拆分为训练集和测试集
filename = 'D:/读研期间文件/阮老师布置学习任务/阮老师分享的代码/决策树和随机森林/churn.csv'
data = p
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2023-06-20 22:17:27
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在之前的集成模型（分类）中，探讨过集成模型的大致类型和优势。本篇除了继续使用普通随机森林和提升树模型的回归器版本外，还要补充介绍随机森林模型的另一个变种：极端随机森林。与普通的随机森林模型不同的是，极端随机森林在每当构建一棵树的分裂节点的时候，不会任意地选取特征；而是先随机收集一部分特征，然后利用信息熵和基尼不纯性等指标调休最佳的节点特征。本篇使用sklearn中三种集成回归模型，即RandomF
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2024-05-30 11:12:27
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SKlearn学习笔记——随机森林1. 概述1.1 集成算法概率1.2 sklearn中的集成算法2. RandomForestClassifier2.1 重要参数2.2 重要属性和接口3. 机器学习中调参的基本思想4. 实例:随机森林在乳腺癌数据上的调参 前言： scikit-learn，又写作sklearn，是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy, SciPy和M
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2024-04-07 14:32:44
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sklearn中的集成算法1、sklearn中的集成算法模块ensembleensemble.AdaBoostClassifier ： AdaBoost分类
ensemble.AdaBoostRegressor ：Adaboost回归
ensemble.BaggingClassifier ：装袋分类器
ensemble.BaggingRegressor ：装袋回归器
ensembl
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2023-09-04 23:42:36
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文章目录动机重要的 API如何使用举一反三如何把 KerasClassifier 当作一个 estimator什么是 estimator神经网络模型作为 estimator训练测试predict()大功告成 动机你是否有过这种感觉：想通过 sklearn 里面集成的方法对 keras 构造的模型进行网格搜索或者是和决策树、随机森林的模型做对比和融合，但是苦于他们的类型不一致，没办法进行共同的操作
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2024-02-28 14:00:53
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随机森林树一.概述【1】集成算法概述1.概念与应用2.集成算法的目标3.其他定义【2】sklearn中的集成算法1.sklearn中的集成算法模块ensemble（1）类与类的功能2.复习：sklearn中的决策树3.sklearn的基本建模流程二.RandomForestClassifier【1】重要参数1.控制基评估器的参数2.n_estimators【2】建立一片森林1. 导入我们需要的包
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2024-05-05 07:18:37
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一，什么是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。它的工作原理是生成多个分类器/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。二，什么是随机森林在机器学习中，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。 例如, 如果你训练了5个树, 其中有4个树的结果是True, 1个数的结果是Fals
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2023-11-10 02:36:37
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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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Kaggle中级机器学习教程的XGBoost部分，介绍了梯度提升方法和XGBoost的实现、参数调整。
https://www.kaggle.com/code/alexisbcook/xgboostsota：state-of-the-art梯度提升 gradient boostingXGBoost是结构化数据中最精确的建模技术。介绍在之前的课程中，使用随
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2024-10-18 13:25:41
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1 概述1.1 集成算法概述集成学习（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。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在 现实中集成学习也有相当大的作用，它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。在现在的各种算法竞赛
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2024-05-05 14:01:23
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Methods Predict class for X. The predicted class of an input sample is a vote by the trees in the forest, weighted by their probability estimates. Tha
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2018-09-03 12:26:00
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随机森林一.概述1.集成算法概述 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。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在 现实中集成学习也有相当大的作用，它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。在现在的各种算
1、随机森林简介（1）相关概念介绍：集成学习（Ensemble）、自助法（bootstrap）、自助抽样集成（bagging）集成学习：组合多个弱监督模型得到一个更全全面的强监督模型，增强整体的泛化性能。也就是说，即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。 自助法（bootstrap）：从样本自身中再生成很多可用的同等规模的新样本，使模型具有更稳定的抗过拟
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2024-05-07 19:44:16
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>>> from sklearn.model_selection import cross_val_score>>> from sklearn.datasets import make_blobs>>> from skl
原创
2022-11-02 09:45:45
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位于ml/tree/impl/目录下。mllib目录下的随机森林算法也是调用的ml下的RandomForest。ml是mllib的最新实现，将来是要替换掉mllib库的。RandomForest核心代码
train方法每次迭代将要计算的node推入堆栈，选择参与计算的抽样数据，计算该节点，循环该过程。 while (nodeStack.nonEmpty) {
// Coll
随机森林目录1.基本步骤1.1 参数n_estimators1.2 建立森林1.3 n_estimators的学习曲线2.重要的参数、属性、接口2.1 random_state①在划分训练集和测试集的类train_test_split②构建决策树的函数③构建随机森林2.2 estimators_ 查看树的状况2.3 bootstrap&oob_score2.4 fit&score
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2024-03-01 14:05:12
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文章目录1、一般的模型调参原则2、随机森林的随机性体现在哪几个方面？2.1 数据集的随机选取2.2 待选特征的随机选取3、为什么使用随机森林？4、随机森林的构建过程5、随机森林优缺点总结5.1 优点5.2 缺点6、特征重要性评估6.1 特征选择6.1.1 特征选择的步骤6.1.2 特征重要性的估计方法6.2 利用随机森林进行特征选择6.2.1 利用随机森林进行特征选择7、scikit-learn
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2023-06-30 14:04:06
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