森林顾名思义就是有很多树，这里的树当然就是决策树。实际上随机森林就是将 fully-grown C&RT decision tree 作为 bagging 基模型（base model）。bagging 会减小方差（variance），而一颗完全长成树的方差会很大，两种相互补足。所以随机森林有以下优点：highly parallel/efficient to learn（效率高，可并行处理
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2024-03-22 17:36:37
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随机森林 文章目录随机森林一、集成算法二、RandomForestClassifier[控制基评估器的参数][n_estimators][random_state][bootstrap & oob_score][重要属性和接口][Bonus：Bagging的另一个必要条件]三、RandomForestRegressor[criterion][重要属性和接口]实例：用随机森林回归填补缺失值机
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录随机森林模型一、随机森林模型1.数据加载二、数据清洗2.1.删除变量2.2变量数据类型转换2.3划分训练集和测试集三、随机森林分析3.1建模分析3.2模型优化总结 随机森林模型首先：安装需要的几个R语言包：ggplot2，VIM，ggrepel数据说明：名称类型描述accountstring现有支票帐户的状态（A11：<
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2023-10-06 23:17:24
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随机森林属于模式识别中有监督的分类中的一种方法。它的原理是以决策树为基本分类器的一个集成学习模型，它包含多个由Bagging集成学习技术训练得到的决策树，当输入待分类的样本时，最终的分类结果由决策树的输出结果的众数决定。 一、基本原理列出如下： 从原始数据m*n维数据中有放回的抽取样本容量与原数据相同的数据样本m*n，样本数量为ntree（在R语言中可以指定）； 对每一个数据样本应用决策树的计算方
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2023-09-28 23:46:41
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决策树与随机森林二、随机森林1、Bagging思想Baggiing是bootstrap aggregating。主要思想：从总体样本中随机选取一部分样本进行训练，通过多次这样的结果，进行投票获取平均值作为结果输出。极大避免不好样本数据，提高准确度。bootstrap方法：从样本集进行有放回的重采样。 （案例：假设有1000个样本，如果按照以前的思维，是直接把这1000个样本拿来训练，但现在不一样，
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2023-06-20 14:05:10
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随机森林是当前使用最广泛的机器学习集成算法之一。由于其简单灵活、不容易过拟合、准确率高的特性，随机森林在很多应用中都体现了较好的效果。本文从单棵决策树讲起，逐步解释了随机森林的工作原理，然后将随机森林预测应用于二级市场，介绍了基于随机森林模型的智能选股策略。什么是随机森林随机森林是一种集成算法（Ensemble Learning），它属于Bagging类型，通过组合多个弱学习器（决策树），对弱学习
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2024-02-26 21:29:32
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集成学习 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中，随机森林，梯度提
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2024-05-21 10:27:15
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一、构建随机森林中的树构建随机森林 假设共有N个样本，M个特征。这里我们讲“随机”的含义。对于每棵树都有放回的随机抽取训练样本，这里抽取随机抽取的样本作为训练集，再有放回的随机选取个特征作为这棵树的分枝的依据，这里要注意。这就是“随机”两层含义，一个是随机选取样本，一个是随机选取特征。这样就构建出了一棵树，需要注意的是这里生成的树都是完全生长的树(关于为什么是要完全生长的树，我认为的原因是便于计算
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2024-03-04 09:52:01
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随机森林的一般步骤：对原始数据集进行可放回随机抽样成K组子数据集从样本的N个特征随机抽样m个特征对每个子数据集构建最优学习模型对于新的输入数据，根据K个最优学习模型，得到最终结果采用bagging的方法可以降低方差，但不能降低偏差公式法分析bagging法模型的方差问题：假设子数据集变量的方差为，两两变量之间的相关性为所以，bagging法的方差： 由（4）式可得，bagging法的方差
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2024-04-23 10:42:43
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集成算法概述集成学习是通过在数据上构建多个模型，集成所有的模型的结果。常用的有随机森林、梯度提升树、Xgboost等。其目标是考虑多个评估器的建模结果，汇总后得到一个综合结果，以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。 多个模型集成成为的模型叫做集成评估器，组成集成评估器的每个模型都叫做基评估器，通常有三类集成算法：袋装法(Bagging)，提升法(Boosting)，和Stacking。袋装法：
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2024-03-17 00:57:25
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文章目录1. 引入1.1 决策树1.2 随机森林1.3 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)梯度提升决策树1.4 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）极端梯度提升2. 代码实现2.1 决策树&随机森林&GBDT&XGBoost2.1.1 分类2.1.2 回归2.1.3 显示模型的特征重要性2.2 XGB
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2024-06-24 19:17:12
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语言泰坦尼克号随机森林模型案例数据分析tecdat.cn 采取大量单独不完美的模型，他们的一次性错误可能不会由其他人做出。如果我们对所有这些模型的结果进行平均，我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。这就是整体模型的工作方式，他们培养了许多不同的模型，并让他们的结果在整个团队中得到平均或投票。我们现在很清楚决策树的过度拟合问题。但是如果我们发展了很多并让他们对结果进行投票，我
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2023-08-08 14:35:53
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本人也是才学习tidymodel包，运用其中的随机森林引擎，完成随机森林算法的R语言实现。数据简介本文利用的数据是随机数据，只是为了实现运行的“工具人数据罢了”,如果想进一步印证代码，可以在下方下载我的数据，不过没必要其实~不多废话，直接上代码，我也是在学习，代码仅供参考，肯定不够完善，可以提出宝贵的建议，感谢。随机森林R语言实现再重申一下，完全可以用R自带的randomForest
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2023-06-20 14:04:54
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随机森林（Random Forest）原理小结1. bagging2. 随机森林（RF）2.1 RF 分类2.2 特征重要性2.3 RF 回归3. 模型评价完整代码参考 接着上一章节的决策树模型，接下来会介绍一些基于决策树的，具有代表性的集成模型，如随机森林（RF），GBDT，XGBoost以及lightGBM。本章主要介绍随机森林（Random Forest，简写RF），RF是bagging集
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2024-02-27 15:25:16
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集成学习与随机森林假设我们现在提出了一个复杂的问题，并抛给几千个随机的人，然后汇总他们的回答。在很多情况下，我们可以看到这种汇总后的答案会比一个专家的答案要更好。这个称为“群众的智慧”。同理，如果我们汇总一组的预测器（例如分类器与回归器）的预测结果，我们可以经常获取到比最优的单个预测器要更好的预测结果。这一组预测器称为一个集成，所以这种技术称为集成学习，一个集成学习算法称为一个集成方法。举一个集成
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2024-06-14 08:24:54
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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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因为有Scikit-Learn这样的库，现在用Python实现任何机器学习算法都非常容易。随机森林是一个由众多决策树构建的集成学习算法模型。随机森林模型的介绍，百度搜索，会出现一大堆，这里不再赘述。这里有个“马氏真理”Hahaha~，作为我们常人或者算法使用者，亦或是对机器学习算法感兴趣的人，最终想要让模型的分类预测准确度符合我们的心理预期，那么从头到尾就在做一件事：调整模型参数、调整模型参数、调
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2024-05-13 09:35:10
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一、默认参数打印随机森林学习器的默认参数配置：1、bootstrap=True
2、criterion='mse'
3、max_depth=None
4、max_features='auto'
5、max_leaf_nodes=None
6、min_impurity_decrease=0.0
7、min_impurity_split=None
8、min_samples_leaf=1
9、min_
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2023-09-23 14:59:37
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写这个东西是我开此博客的动机，也是我第一次用中文阐述关于自己研究的东西。写得不好请各位包涵！（关于这个名字的中文翻译，我一向觉得非常的别扭，所以在博文中我继续使用其英文名称）当然，对于英语比汉语更顺畅的同学，直接跳过此文，去读Antonio Criminisi 的tutorial以及相应的ppt【1】，我在phd定题的阶段，一次偶然的机会听了他的一个讲座然后进行了简短的探讨，随后决定了
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2024-02-28 21:48:43
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# 随机森林模型及其在R语言中的应用
随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，广泛应用于分类和回归任务。它通过构建多棵决策树并对其结果进行投票或平均来提高模型的准确性和鲁棒性。随机森林不仅可以处理高维数据，而且能够有效地处理缺失值和分类变量。
## 随机森林的基本原理
随机森林的主要思想是利用“众包”方式来提升预测效果。具体来说，它的主要步骤包括：
1. **数据集的Bo
原创
2024-10-15 05:06:52
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