感觉作者对random forest的理解很深，关键是这篇文章将random forest的来龙去脉讲清楚了，这比单独的看一篇文章方法要好很多，故直接转载过来了，如果想深入的了解random forest，有一个Machine Learning的教程不错mathematicalmonk's channel，当然你要FQ看了哈。。。和下面这篇博文一起看，效果更佳，整个第二章都是的，建议先将这篇博文看
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2024-05-19 16:15:50
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大纲上节课我们主要介绍了Decision Tree模型。Decision Tree算法的核心是通过递归的方式，将数据集不断进行切割，得到子分支，最终形成数的结构。C&RT算法是决策树比较简单和常用的一种算法，其切割的标准是根据纯度来进行，每次切割都是为了让分支内部纯度最大。最终，决策树不同的分支得到不同的gt(x)（即树的叶子，C&RT算法中，gt(x)是常数）。本节课将介绍随机森
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2024-04-21 16:25:53
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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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异常定义通常我们定义“异常”的两个标准或者说假设：异常数据跟样本中大多数数据不太一样。
异常数据在整体数据样本中占比比较小。对于异常检测而言，最直接的做法是利用各种统计的、距离的、密度的量化指标去描述数据样本跟其他样本的疏离程度（详见异常检测概论）。而 Isolation Forest (Liu et al. 2011) 的想法要巧妙一些，它尝试直接去刻画数据的“疏离”(isolation)程度，
目录一、是集成学习中一种典型的Bagging类型的算法（引导聚合类算法）二、随机森林 小小总结一下三、SUMMARY总结 一、是集成学习中一种典型的Bagging类型的算法（引导聚合类算法）集成学习：指整个模型的内部是由多个弱监督模型组成，而每个弱监督模型只在某个方面表现比较好（ok这里就可以理解为某个学生只在某一科成绩比较突出）二、随机森林“森林”指整个模型中包含了很多决策树
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2024-03-15 09:49:23
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Random Forest是加州大学伯克利分校的Breiman Leo和Adele Cutler于2001年发表的论文中提到的新的机器学习算法，可以用来做分类，聚类，回归，和生存分析，这里只简单介绍该算法在分类上的应用。 Random Forest（随机森林）算法是通过训练多个决策树，生成模型，然后综合利用多个决策树进行分类。 随机森林算法只需要两个参数：构建
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2024-04-25 10:50:26
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先看这个类的参数：class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='gini',
max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1,
min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=’auto’,
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2023-11-23 17:17:19
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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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## 随机森林（Random Forest）介绍及示例代码
随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习的机器学习算法，由多个决策树组成，用于分类和回归任务。它是一种强大的模型，能够处理高维数据集和大量特征。本文将介绍随机森林的原理、应用场景以及如何使用Java实现。
### 随机森林原理
随机森林由多个决策树组成，每个决策树都是独立训练的。在构建每棵决策树时，随机森林随机选择特
原创
2023-10-15 10:41:23
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1.算法原理：随机森林，是基于bagging的一种并行式集成学习方法，可以用来做分类、回归。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基学习器输出的类别的众数而定。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，然后根据自助样本集生成k个分类树组成随机森林。在构造第i棵决策树时，在每个节点随机选择m（通常log2d
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2024-03-15 15:24:34
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2.OpenCV函数使用OpenCV提供了随机森林的相关类和函数。具体使用方法如下：(1)首先利用CvRTParams定义自己的参数，其格式如下 CvRTParams::CvRTParams(int max_depth, int min_sample_count, float regression_accuracy, bool use_surrogates, int max_
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2024-05-05 06:50:23
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这是《Excel VBA：办公自动化》教程的第3节，介绍变量。1.变量的基本知识案例：在「单元格B3」输入不同的行号，然后点击「显示答案」按钮，程序就会自动计算右边相应题目的答案，如何实现？[备注]1.题目中F列的数据采用了RANDBETWEEN(10,100)，H列采用了RANDBETWEEN(20,50)；2.函数RANDBETWEEN(bottom,top)，用于返回一个介于bottom（最
在scikit-learn中，RandomForest的分类器是RandomForestClassifier，回归器是RandomForestRegressor，需要调参的参数包括两部分，第一部分是Bagging框架的参数，第二部分是CART决策树的参数。 一、Bagging框架的参数： 1. n_
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2018-07-02 18:50:00
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交叉验证(CrossValidation)方法思想以下简称交叉验证(Cross Validation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set),首先用训练集对分类器进行训练,在利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价
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2024-11-01 11:59:03
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在此基于该文章已有的总结再加以自己的理解与整理，如有不正确的地方期待大佬们在评论区中指出。线性回归（Linear Regression）线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合图中的数据点。如果有两个特征，就是二元线性回归，要拟合的就是二维空间中的一个平面。如果有多个特征，那就是多元线性回归
宜林地和疏林地主要区别在于疏林地是指郁闭度小于或等于0.19的林地，宜林地是指适合于栽植发展林木的林地特制荒山荒地、林间空地、采伐迹地、火烧迹地。宜林地：宜林地林业用地的一个类别。指适合于种植林木的土地。凡采伐迹地、火烧迹地、林中空地以及林木生长的一切荒山荒地,统称宜林地。通常包括采伐迹地、火烧迹地、林中空地等无林地和不利于农作物种植，而宜于林木生长发育的一切荒山荒地，以及乡村中大量的“四旁”地(
1、决策树基本问题1.1 定义
我们应该设计什么的算法，使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类，以决定能否贷款? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：女儿：多大年纪了？母亲：26。女儿：长的帅不帅？母亲：挺帅的。女儿：收入高不？母亲：不算很高，中等情况。女儿：是公务员不？母亲：是，在税务局上班呢。女儿：那好，我去见见。决策过程： 这个女孩的
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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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
