本文目的 当前spark（1.3版）随机森林实现，没有包括OOB错误评估和变量权重计算。而这两个功能在实际工作中比较常用。OOB错误评估可以代替交叉检验，评估模型整体结果，避免交叉检验带来的计算开销。现在的数据集，变量动辄成百上千，变量权重有助于变量过滤，去掉无用变量，提高计算效率，同时也可以帮助理解业务。所以，本人在原始代码基础上，扩展了这两个功能，下面记录实现过程，作为备忘录（参考代码）。&n
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2024-03-12 14:35:02
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# Python随机森林算法
## 引言
机器学习是一种通过计算机算法让机器具有学习能力的技术。其中，随机森林(Random Forest)是一种常用的机器学习算法，它通过构建多个决策树并进行集成来完成分类或回归任务。本文将介绍Python中的随机森林算法，包括算法原理、代码示例和应用案例。
## 算法原理
随机森林算法是一种集成学习方法，它由多个决策树组成，每个决策树都是独立生成的。算法的核
原创
2023-11-13 10:56:24
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# 深林法分类（Random Forest Classification）实现教程
## 简介
在本教程中，我将向你介绍如何使用Python中的随机深林法（Random Forest）进行分类。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解整个流程，并提供每一步需要使用的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(收集数据)
C(准备
原创
2024-04-23 03:41:03
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1.前言：本实验采用的是GSR数据，机器学习方法为随机森林2.GSR数据如下图所示： 3.随机森林代码：import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
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2023-08-02 13:15:21
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昨天收到yhat推送了一篇介绍随机森林算法的邮件，感觉作为介绍和入门不错，就顺手把它翻译一下。目录1 什么是随机森林1.1 集成学习1.2 随机决策树1.3 随机森林1.4 投票2 为什么要用它3 使用方法3.1 变量选择3.2 分类3.3 回归4 一个简单的Python示例结语前言： 随机森林是一个非常灵活的机器学习方法，从市场营销到医疗保险有着众多的应用。它可以用于市场营销对客户获取和存留建模
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2023-08-23 16:25:16
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1、随机深林（RF）算法是一种集成学习/融合算法，基于Bagging的融
原创
2018-07-31 13:12:23
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特征工程-使用随机森林进行缺失值填补一、前言特征工程在传统的机器学习中是非常重要的一个步骤，我们对机器学习算法的优化通常是有限的。如果在完成任务时发现不管怎么优化算法得到的结果都不满意，这个时候就可以考虑回头在做一下特征工程。二、缺失值填补在特征工程中，对缺失值的处理是很常见的一个问题。处理方法通常如下：删除有缺省值的数据使用数据中该特征的均值填充缺失值使用数据中该特征的中位数填充缺失值使用数据中
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2024-01-30 02:49:50
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集成学习：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务；集成学习中主要包括boosting算法和bagging算法；★boosting算法：（线性集成）关注于降低偏差；从初始训练集训练一个基学习器根据①训练效果，对于训练集中的每个样本建立权值wi，表示对每个样本的关注度。当某个样本被误分类的概率很高时，需要加大对该样本的权值。调整样本分布后，训练下一次的基学习器；进行迭代后，直至基学习器数量达到指定值T
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2024-04-11 18:51:10
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对于缺失值的处理，主要配合使用sklearn.impute中的SimpleImputer类、pandas、numpy。其中由于pandas对于数据探索、分析和探查的支持较为良好，因此围绕pandas的缺失值处理较为常用。注：代码用 jupyter notebook跑的，分割线线上为代码，分割线下为运行结果1.导入库生成缺失值通过pandas生成一个6行4列的矩阵，列名分别为'col1','col2
文章目录基础代码填充众数（add)代码 基础随机森林由Leo Breiman（2001）提出的一种分类算法，它通过自助法（bootstrap）重采样技术，从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取n个样本生成新的训练样本集合训练决策树，然后按以上步骤生成m棵决策树组成随机森林，新数据的分类结果按分类树投票多少形成的分数而定。其实质是对决策树算法的一种改进，将多个决策树合并在一起，每棵树的建立依赖于
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2024-04-28 23:05:11
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1、随机森林模型怎么处理异常值?随机森林是已故统计学家Leo Breiman提出的，和gradient boosted tree—样，它的基模型是决策树。在介绍RF时，Breiman就提出两种解决缺失值的方法 (Random forests - classification description):方法1(快速简单但效果差)：把数值型变量(numerical variables)中的缺
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2024-05-10 18:59:04
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自己想再加深印象，总结一下。帮助自己在做机器学习项目时，面对如何处理缺失值提供思路，而不只是用单一的、非最合适的方法用某个均值或中位数代替缺失值。以下内容也只是源于对以上文章的总结和记忆强化，想先用文章记录在这里。建议大家可以去看原文，写的更加详细易懂。首先要明确为什么要处理缺失值？因为很多算法本身无法运行缺失数据，所以需要用我们主观的猜测结合科学、逻辑的方法去用一个值，添补这列的所有空值。有些算
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2024-02-24 08:03:07
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目录1.使用均值或0填充缺失值2.使用随机森林填补缺失值 1.使用均值或0填充缺失值2.使用随机森林填补缺失值对于一个有n个特征的数据来说，其中特征T有缺失值，我们就把特征T当作标签，其他的n-1个特征和原本的标签组成新的特征矩阵。那对于T来说，它没有缺失的部分，就是我们的Y_train，这部分数据既有标签也有特征，而它缺失的部分，只有特征没有标签，就是我们需要预测的部分。特征T不缺失的值对应的
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2024-03-01 15:39:05
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利用随机森林填补缺失值介绍利用随机森林填补缺失值 介绍说到缺失值，我想各位在进行数据分析之前或多或少都是会遇到的。在做有关机器学习的项目的时候，出题人都是会给你一个好几万好几十万的数据，可能会出现很多的缺失值。填补缺失值的方法其实有很多，利用pandas自带的fillnan,replace方法，使用sklearn.impute的SimpleImputer等都是可以填补的，在这里主要是介绍使用随机森
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2023-10-23 08:23:09
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随机森林填充缺失值 前言： 任何回归都是从特征矩阵中学习，然后求解连续性标签y的值，之所以能实现这个过程，是因为回归算法认为，特征矩阵和标签之前存在着某种关系，实际上特征和标签是可以相互转化的，比如说用地区，环境，附近学校数量预测房价的问题，我们既可以用地区，环境，附近学校数量的数据来预测房价，也可以反过来，用环境，附近学校数量和房价来预测地区，而回归填补缺失值，正式利用了这种情况。非常使用与一个
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2023-10-11 10:53:37
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文章目录概述缺失值的常用处理方式sklearn中缺失值填充模块缺失值填充示例准备工作0填充均值填充众数填充中位数填充随机森林填充总结 概述机器学习和数据挖掘中所使用的数据，永远不可能是完美的。很多特征，对于分析和建模来说意义非凡，但对于实际收集数据的人却不是如此，因此数据挖掘之中，常常会有重要的字段缺失值很多，但又不能舍弃字段的情况。因此，数据预处理中非常重要的一项就是处理缺失值。缺失值的常用处
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2024-04-23 15:14:59
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文章目录一、概述二、实现1. 导入需要的库2. 加载数据集3. 构造缺失值4. 使用0和均值填充缺失值5. 使用随机森林填充缺失值6. 对填充好的数据进行建模7. 评估效果对比 一、概述现实中收集的数据，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，可以直接删除、数值填充等，在这个案例中，将使用均值，0，和随机森林回归来填补缺失值，并验证四种状况下的拟合状况，找出对使用的数据集来说最
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2023-12-26 16:43:01
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粗糙的刑事量刑模型-随机森林算法一、效果（一）特征重要性（二）预测精度（三）结果二、大致思路（一）数据爬取（二）数据处理1、解压缩2、去重3、格式转换4、文件移动5、法条分割为匹配的数据集6、选择罪名和法定刑7、选择量刑情节8、加重构成要件的去除9、模糊匹配相应数据并写入excel中10、数据调整11、机器学习三、总结 一、效果（一）特征重要性（二）预测精度（三）结果监督学习的几个算法都试过，只
什么样的模型不需要填充缺失值？其实不是模型不需要填充缺失值，是写开发工具包的程序员在设计这个函数时已经替我们写好了一个默认的填充值处理的方法。这样为用户使用模型带来了便利，但同时统一的处理缺失值的方法可能并不适合我们的数据，数据的特征我们只有我们才能精确掌握。支持缺失值的一些模型目前我所了解的就是基于树类的模型、贝叶斯网络、神经网络的模型，下面简单介绍下。1基于树类的模型1.1随机森林
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2024-05-14 15:19:50
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本文分别使用均值、0值、回归随机森林对缺失值进行填充，通过比较三种填充方法均方误差，来决定选择哪种方法进行缺失值填充！# 导包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入波士顿房价预测数据集
from sklearn.datasets import load_boston
# 导入K折交
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2024-06-16 12:32:47
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