1. 随机森林RandomForestClassifier官方网址：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.htmlGitHub文档地址：https://github.com/gao7025/random_forest1.1 原理解释从给定的训练集通过多次随机
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2023-09-13 12:59:58
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前言 随机森林是基于决策树（Decision Tree）的优化版本。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——集成学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了。“每棵决策树都是一个分类器（假
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2023-07-28 18:57:21
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背景前几天遇到我的一个大哥，让我帮他做遥感的机器学习。之前没做过，都不太懂，后来在这个大哥的指导下，大概了解了一点点皮毛。所谓的遥感机器学习其实主要做的是：遥感数据处理?。也就是把遥感数据处理成面板数据之后，就可以使用机器学习模型了。这篇文章还不涉及交叉验证、调参等细节。如果后面有需要，会继续介绍。数据与代码数据和代码全都免费共享，我觉得这种东西本来就是免费的，共享给大家。虽然代码是我写的，但是我
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2024-08-10 08:29:12
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这
几天一直在看随机森林。可以说遇到任何一个有关预测的问题。都可以首先随机森林来进行预测，同时得到的结果也不会太差。在这篇文章里我首先会向大家推荐几篇写的比较好的博客。接着会将我觉得比较好的例子使用python+scikit－learn包来实现出来。 首先推荐的就是：随机森林入门—简化版http://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/06/introductio
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2023-08-16 21:04:28
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1.概述随机森林 Random Forest 是一种强大的机器学习模型，得益于各种强大的库，现在我们可以很轻松地调用它，但并不是每一个会使用该模型的人都理解它真正的实现方式，本文将用 Python 实现并解释了决策树和随机森林的工作过程。比如Scikit-Learn，让我们现在可以非常轻松地使用 Python 实现任何机器学习算法。2.随机森林简介随机森林，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很
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2023-07-05 21:01:27
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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 (
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
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2023-12-27 09:51:22
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说到机器学习，不得不提及一下随机森林算法，随机森林是一种灵活且易于使用的机器学习算法，即便没有超参数调优，也可以在大多数情况下得到很好的结果。它也是最常用的算法之一，因为它很简易，既可用于分类也能用于回归任务。在此，IT培训网给大家谈谈随机森林算法的工作原理及重要性。
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2023-08-03 10:04:05
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mean decrease impurity和mean decrease accuracy。平均不纯度减少----mean decrease impurity随机森林由多个决策树构成。决策树中的每一个节点都是关于某个特征的条件，为的是将数据集按照不同的响应变量一分为二。利用不纯度可以确定节点（最优条件），对于分类问题，通常采用基尼不纯度或者信息增益，对于回归问题，通常采用
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2023-10-23 16:16:35
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tags:随机森林kaggle数据挖掘 categories: 数据挖掘 mathjax: true 文章目录前言：1 数据预处理1.1 读入数据1.2 训练集与数据集1.2.1 查看数据完整性1.2.2 查看训练数据描述信息1.3.1 年龄数据简化分组2 数据可视化2.1 年龄和生存率之间的关系2.2 所做的位置和生存率之间的关系2.3 生存率与年龄的关系3 建立模型3.1 随机森林3.2 预测
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2024-08-26 15:56:25
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目录R实现随机森林随机森林R包估值过程袋外错误率（oob error）R randomForest函数实现安装程序包，查看样本数据结构建模与观察 R实现随机森林该文只简单的讲解关于的R的随机森林具体实现步骤，只简单介绍了随机森林，未对原理进行过多解释随机森林模型是一种预测能力较强的数据挖掘模型，常用于进行分类预测和数据回归分析，这里我们只讨论分类预测。使用的数据集是R自带的 iris 的数据集
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2023-06-02 15:06:27
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目录算法类方法实践案例1：多种异常检测算法比较代码案例2使用Isolation Forest算法返回每个样本的异常分数Isolation Forest通过随机选择一个特征然后随机选择所选特征的最大值和最小值之间的分割值来“隔离”观察结果。由于递归分区可以由树结构表示，因此隔离样本所需的分割数等于从根节点到终止节点的路径长度。这种随机树林的平均路径长度是衡量正态性和决策函数的标准。随机分区会产生明显
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2024-04-30 19:46:16
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写在前面 今天给大家分享一下基于决策树和随机森林在乳腺癌分类中实战。决策树和随机森林是白盒模型，数学建模中常用到这两种模型，用于预测或分类，随机森林还可以进行特征选择，故很推荐大家学习！！！决策树原理 决策树通过把样本实例从根节点排列到某个
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2024-06-13 23:52:37
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文章目录前言一、数据预处理1.生成示例数据集：2.数据预处理：二、模型训练与评估：三、模型优化：总结 前言本文将介绍在数据分析中，一个完整的分析或挖掘的流程是怎么样的，指在帮助读者更好的了解掌握数据分析的整体步骤，通过一个利用随机森林分类器解决一个简单的分类问题：根据客户的年龄、性别和地理位置等特征来预测其购买行为（0表示未购买，1表示已购买），大致展示一个完整的分析流程。一、数据预处理1.生成
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2024-06-24 17:38:38
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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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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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随机森林是一个强大的集成学习方法，在分类任务中表现出色。本文将深入探讨如何使用Python实现随机森林分类评估，提供详细的过程及最佳实践。
### 背景定位
在实际的机器学习项目中，数据的复杂性和多样性常常使得单一模型难以得到好的效果。随机森林通过构建多棵决策树，结合投票机制，能够有效提高分类精确度。以下是用户的反馈：
> “我在使用随机森林算法时，无法准确评估模型性能，特别是对于不平衡的数
# 随机森林算法做特征选择的Python实现
在机器学习中，特征选择是一个非常重要的步骤，能够提高模型的性能并减少过拟合。随机森林算法不仅是一种分类和回归的强大工具，同时也可以用于特征选择。本文将带你一步步学习如何使用随机森林算法进行特征选择，特别是用Python实现。
## 整体流程
在开始之前，我们先来了解一下整个实现的流程。下面是一个简洁的流程表，描述了整个任务的各个步骤。
| 步骤
# Python随机森林回归做特征选择
## 引言
在机器学习领域，特征选择是非常重要的一步。通过选择最有信息量的特征，可以提高模型的性能和效果。随机森林是一种强大的机器学习算法，可以用于特征选择。本文将介绍如何使用Python中的随机森林回归进行特征选择，帮助你理解并实践这一过程。
## 整体流程
在进行特征选择时，我们将使用以下步骤：
1. 准备数据集
2. 拆分数据集为训练集和测试
原创
2024-02-01 05:07:52
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庸人自扰——随机森林(Random Forest)预测最高气温(一)随机森林最高气温预测，我分为三部分：建模预测特征分析调参分析此处主要对第一部分进行展开导入相关包，并对数据进行读取，查看数据栏# 数据读取
import pandas as pd
features = pd.read_csv('./datalab/62821/temps.csv')
features.head(5)year,mo
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2024-06-19 07:23:08
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