一、相关概念分类器：分类器就是给定一个样本的数据，判定这个样本属于哪个类别的算法。例如在股票涨跌预测中，我们认为前一天的交易量和收盘价对于第二天的涨跌是有影响的，那么分类器就是通过样本的交易量和收盘价预测第二天的涨跌情况的算法。分裂：在决策树的训练过程中，需要一次次的将训练数据集分裂成两个子数据集，这个过程就叫做分裂。特征：在分类问题中，输入到分类器中的数据叫做特征。以上面的股票涨跌预测问题为
对于随机森林算法，原理我想大家都会去看论文，推荐两个老外的网址http://www.stat.berkeley.edu/users/breiman/RandomForests/和https://cwiki.apache.org/MAHOUT/random-forests.html，第一个网址是提出随机森林方法大牛写的，很全面具体，第二个是我自己找的一个，算是一个简化版的介绍吧。说白了，随机森林分类
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2024-02-27 11:17:13
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前两天写了几个函数，对里面收获到的一些东西做一些记录。
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2017-02-09 20:21:00
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什么是随机森林？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，这样的比喻还是很贴切的，其实这也是随机森林的主要思想--集成思想的体现。 随机森
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2023-08-22 12:07:35
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object type randomForest 会根据变量的类型来决定regression或classification。class(iris$Species)是 factor，所以是classification。 iris.rf$type[1] "...
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2019-03-28 22:26:00
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随机森林据说工业中应用很广，正巧工
原创
2022-08-05 10:06:45
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R语言的`randomForest`函数在处理分类和回归问题时尤为重要。随着数据科学领域的不断发展，其模型的解释性和稳定性使得`randomForest`成为研究者和工程师的热门选择。在本文中，我们将详细探讨如何有效地利用`randomForest`函数，并通过具体的过程记录来深度分析解决方案的实施。
### 背景定位
在实际数据分析项目中，数据集经常面临特征多、噪音大的问题。根据信息反馈，比
sklearn.ensemble.RandomForestRegressor( n_estimators=10,
criterion='mse',
max_depth=None,
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2024-05-08 14:45:40
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前面其实我提到过一次：明明解决了gfortran问题但是仍然安装WGCNA失败,也是同样的报错，这次又出现了，但是我又是以另外一种方式解决了！很神奇最近使用The Chip Analysis Methylation Pipeline，我们前面教程：450K芯片上面的甲基化探针到底需要进行哪些过滤 已经详细介绍过champ啦，这里我就只讲解我遇到的问题！不得不说，每次安装 ChAMP 都得脱一层皮，
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2024-04-03 12:14:30
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object type randomForest 会根据变量的类型来决定 或`classification class(iris$Species) classification`。 iris example data(iris) set.seed(111) ind
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2019-03-28 22:26:00
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接着之前写的并行算法parallel包，parallel相比foreach来说，相当于是foreach的进阶版，好多东西封装了。而foreach包更为基础，而且可自定义的内容很多，而且实用性比较强，可以简单的用，也可以用得很复杂。笔者将自己的学习笔记记录一下。—————————————————————————————————————— 一、foreac
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2024-08-12 13:06:16
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# R语言中的randomForest调参：提升模型性能的秘诀
在机器学习领域，随机森林（Random Forest）是一种非常流行且强大的集成学习方法。它通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行汇总，以提高模型的准确性和鲁棒性。然而，即使是这样强大的算法，也需要通过调参来进一步优化其性能。本文将介绍如何在R语言中使用`randomForest`包进行调参，以提升模型的性能。
## 随机森林简
原创
2024-07-30 11:33:58
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在数据科学和机器学习的领域，R语言是一种常用且强大的工具。然而，用户经常会遇到“R语言无法调用randomForest”这一问题。本文将详细记录解决该问题的过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化六个方面。
## 环境准备
在解决任何编程问题之前，首先要确保环境正确配置。对于R和randomForest包，我们需要进行以下步骤：
1. **安装R和RStudio
使用sklearn--Random Forest参数说明（待补充）
资料来源： ps：他/她写的好好 《机器学习》 周志华：第二章偏差与方差，第八章0. 前言sklearn提供了sklearn.ensemble库，其中包括随机森林模型(分类)。但之前使用这个模型的时候，要么使用默认参数，要么将调参的工作丢给调参算法（grid search等
Random Forest——随机森林上一篇是讲到了决策树，这篇就来讲一下树的集合，随机森林。①Aggregation Model随机森林还是没有脱离聚合模型这块，之前学过两个aggregation model，bagging和decision tree，一个是边learning边uniform。首先是boostrap方式得到数据D1，之后训练做平均；另一个也是边learning但是做的是cond
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2024-04-29 11:39:39
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randomForestExplainer1.写在前面2. randomForestExplainer介绍2.1 数据加载：2.2 数据展示：3.构建随机森林模型4. 最小深度的分布4.1 plot_min_depth_distribution函数的参数5.变量重要性6.多元重要性绘制7. 使用ggpair比较度量8. 比较不同的排名9. 变量交互9.1 交互图像绘制10. 网格上预测森林11.
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2023-08-09 15:41:28
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Bagging 全称是 Boostrap Aggregation，是除 Boosting 之外另一种集成学习的方式，之前在已经介绍过关与 Ensemble Learning 的内容与评价标准，其中“多样性”体现在应尽可能的增加基学习器的差别。Bagging 主要关注增大 “多样性”，他的做法是这样的，给定训练集 D
D，对 D
DBootst
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2024-05-16 01:43:14
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# 随机森林（Random Forest）在R语言中的重要变量筛选
随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树来进行预测。在实际应用中，我们通常会用随机森林来筛选出重要的变量，以便更好地理解数据集和提高预测准确度。本文将介绍如何在R语言中使用随机森林进行重要变量筛选，并给出相应的代码示例。
## 随机森林在R语言中的应用
在R语言中，我们可以使用`randomForest`包来构建随机森
原创
2024-03-25 06:44:13
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作为数据分析者，我们需要熟悉数据的意义和分布，甚至在建立模型之前，我们就可以通过一定的技术手段发现数据中存在额有意义的信息。通过探索数据（包括数据的最大最小值，平均值，以及分布规律），我们可以更好的理解数据。通过探索数据，我们可以处理数据中存在的一些问题，比如缺失值、噪声、错误的数据和偏差分布的数据。rattle是R的数据数据分析工具包，我们可以通过文本视区的运行结果对数据进行可视化，探索属性间的
最简单的方法，载入相关R包，运行：，会返回R版本和R包的版本。想要在R中，查看R版本和R包
原创
2022-07-03 01:07:01
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