孤立森林，不再描述正常的样本点，而是要孤立异常点。用一个随机超平面对一个数据空间进行切割，切一次可以生成两个子空间。继续随机选取超平面，切割得到的两个子空间，以此循环下去，直到每子空间里面只包含一个数据点为止。密度很高的簇要被切很多次才会停止切割，即每个点都单独存在于一个子空间内，但那些分布稀疏的点，大都很早就停到一个子空间内了。随机选择m个特征，通过在所选特征的大值和小值之间随机选择一个值来分割
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2024-03-23 20:36:18
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目录随机森林随机性特征重要性out-of-bag(oob) scoreTRTE代码孤立森林目的基本原理及步骤代码 随机森林随机森林是一种以决策树（常用CART树）为基学习器的bagging算法。回归问题结果：各学习器的均值分类问题结果：
硬投票：基学习器预测频率最高的类别为最终结果（原论文采用方法）软投票：通过各基学习器的结果概率分布计算样本属于某个类别的平均概率，然后选择概率分布最高的类
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2023-08-11 17:14:56
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实现概要在陷入实现细节之前，我们先从全局大方面上来把握一下MLlib是如何实现分布式决策树的。首先，MLlib认为，决策树是随机森林(RandomForest)的一种特殊情况，也就是只有一棵树并且不采取特征抽样的随机森林。所以在训练决策树的时候，其实是训练随机森林，最后从随机森林中抽出一棵树。为了减少分布式训练过程中遍历数据的次数和提高训练速度，实现上采取了以下几个优化技巧：
以广
目录1. GBDT算法的过程1.1 Boosting思想1.2 GBDT原理 需要多少颗树2. 梯度提升和梯度下降的区别和联系是什么？3. GBDT的优点和局限性有哪些？3.1 优点3.2 局限性4. RF(随机森林)与GBDT之间的区别与联系5. GBDT与XGBoost之间的区别与联系6. 代码实现 1. GBDT算法的过程GBDT(Gradient Boosti
目录 1、什么是随机森林2、随机森林的特点缺点3、随机森林的评价指标--袋外误差（oob error）4、随机森林的生成过程5、Bagging和Boosting的概念与区别Bagging算法（套袋法）：Boosting（提升法）Bagging，Boosting的主要区别决策树与这些算法框架进行结合所得到的新的算法：6、决策树ID3,C4.5决策树的生成CART决策树的生成决策树的减枝1、
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2024-02-03 17:55:38
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本次主题是随机森林，杰里米(讲师)提供了一些基本信息以及使用Jupyter Notebook的提示和技巧。 Jeremy谈到的一些重要的事情是，数据科学并不等同于软件工程。 在数据科学中，我们做的是设计模型。 虽然软件工程有自己的一套实践，但数据科学也有自己的一套最佳实践。模型构建和原型设计需要一个交互的环境，是一个迭代的过程。 我们建立一个模型。 然后，我们采取措施来改善它。 重复直
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2023-10-03 09:56:37
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//sicily 1034. Forest// 1.如果有任一节点的入度>1 或者没有根节点,则不是森林,否则:// 2.先找根节点（入度为0的节点）,压入栈.// 3.对栈中的根结点(当前)删除掉，把所有子节点压入栈，重复这过程.最后若所有结点都曾压入栈中,则能构成森林,反之则说明有环存在#include<iostream> //BFS求森林深度和宽
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2011-08-24 16:32:00
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.深度森林是南大周志华老师前两年提出的一种基于随机森林的深度学习模型。当前的深度学习模型大多基于深度学习神经网络（DNN），其中每一层都是可微的，在训练过程中通过反向传播调参。而本篇介绍的深度森林算法基于不可微的子模型，该算法把多个随机森林串联起来组成了深度学习模型。作者认为深度模型的优越性主要在于：深度网络多层建构；模型特征变换；模型足够复杂。文中提出基于树模型的gcForest也可满足以上三点
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2024-04-01 16:37:55
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级联森林（Cascade Forest） 级联森林结构的图示。级联的每个级别包括两个随机森林（蓝色字体标出）和两个完全随机树木森林（黑色）。 假设有三个类要预测，因此，每个森林将输出三维类向量，然后将其连接以重新表示原始输入。注意，要将前一级的特征和这一级的特征连接在一起——在最后会有一个例子，到时候再具体看一下如何连接。 给定一个实例（就是一个样本），每个森林会通过计算在相关实例落入的叶节
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2024-05-17 18:09:02
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随机森林和提升作者：樱花猪 摘要：本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十一次次课在线笔记。随机森林和提升都是机器学习将弱分类器融合成强分类器的方法。和我们熟悉的另一种机器学习模型SVM相比，这种方法更适合于大数据并且它的计算速度要比SVM快许多。 引言Boosting这些比较受广大研究者的热爱，而曾经红得半边天的SVM不再那么主流。仔细一看，实际上随机森林我
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2024-05-07 09:18:29
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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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2024-02-12 21:45:29
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sklearn随机森林本文基于菜菜的sklearn教学@目录sklearn随机森林随机森林分类器概述引入包导入数据划分测试集和训练集核心代码特征重要性预测交叉验证参数讲解随机森林回归案例分析基础代码调参结语随机森林分类器概述随机森林是一种集成算法，即运用大量不同的算法，选出最优的一个，主要是基于决策树。引入包from sklearn.tree import DecisionTreeClassifi
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2023-08-13 22:28:07
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目录背景级联森林多粒度扫描代码总结背景深度森林(Deep Forest)是周志华教授和冯霁博士在2017年2月28日发表的论文《Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks》中提出来的一种新的可以与深度神经网络相媲美的基于树的模型，其结构如图所示。 级联森林 上图表示gcForest的级联结构。每一层都
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2023-10-14 16:23:02
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随机森林(Random Forest，RF） 1、定义随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测
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2024-03-14 17:43:54
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生成森林是指由非连通图的连通分量的生成树所组成的森林，而深度优先生成森林则指由图的深度优先遍历算法获得的生成森林。下面给出非连通图的深度优先生成森林算法的Java实现，其中生成森林采用孩子兄弟链表存储结构。1. 深度优先生成森林算法实现package org.sky.graph;
import java.util.Scanner;
public class DeepFirstSearchFor
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2023-12-18 15:29:17
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6.随机森林sklearn快速入门教程导言范例结论轮到你了扼要重述练习第一步：使用随机森林继续练习答案 导言决策树给你留下了一个艰难的决定。一棵长着很多叶子的大树会过度生长，因为每一个预测都来自历史数据，这些数据只来自它叶子上的少数几栋房屋。但是，一棵叶子很少的浅树将表现不佳，因为它无法在原始数据中捕捉到同样多的差异。即使是今天最复杂的建模技术也面临着这种不适和过度适配之间的紧张关系。但是，许多
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2024-02-22 17:53:59
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在机器学习中，随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，因此也叫做随机决策树。随机森林中的树之间是没有关联的。当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类，最后取所有决策树中分类结果最多的那类为最终的结果。因此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个别树输出的类别的众数而定。随机森林可以既可以处理属性为离散值的量，如ID3算法，也可以处理属
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2024-02-26 06:38:48
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1 Review?不可否认，深度森林的提出很大程度是受深度学习算法启发。现如今，深度学习算法在诸多领域都展示出了傲人的实力，周志华教授作为国内集成学习领域的先驱，则在借鉴了深度学习算法结构的基础上，提出了深度森林算法。我们可以说深度森林是深度学习算法的一种变种，但按照周教授的说法，更准确的来说，深度森林应该是集成学习的一个重大突破。根据周志华教授的观点，深度神经网络的成功主要归结为三点，分别是逐层
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2023-10-12 07:30:14
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特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，我们经常不管三七二十一，选择一种自己最熟悉或者最方便
1.实验背景本次实验是Kaggle上的一个入门比赛——Titanic: Machine Learning from Disaster。比赛选择了泰坦尼克号海难作为背景，并提供了样本数据及测试数据，要求我们根据样本数据内容建立一个预测模型，对于测试数据中每个人是否获救做个预测。样本数据包括891条乘客信息及获救情况，测试数据有418条乘客信息。样本数据的样例如下：Passenger：乘客唯一识别id
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2024-03-19 09:21:12
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