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
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
支持向量机(SVM)已经介绍了,讲讲随机森林(random forest,RF)。想要了解随机森林,首先要知道决策树,即森林由一棵棵树组成。决策树决策树是一种有监督的机器学习算法,该方法可以用于解决分类和回归问题。决策树可以简单地理解为达到某一特定结果的一系列决策。思考逻辑上,就像一连串的if-else,如果满足xx特征,则归为xx类别,否则则归为yy类别。(可以参考周志华老师《机器学习》里挑西瓜
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
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
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
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。随机森林就是多个CARD树。  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
转载 9月前
128阅读
目录1. 基本原理2. 特征选择2.1 袋外错误率(oob error)2.2 特征重要性2.3 特征选择3. 优缺点优点缺点1. 基本原理随机森林(Random Forest,RF)是bagging算法的扩展变体,顾名思义,森林就是由多个决策树构成的算法,其基学习器为CART决策树。之所以称为随机是因为:训练样本选取随机,即每一个样本的选取都是有放回的随机选取。这样,每一颗树的训练样本几乎都不相
1 随机森林bagging的好处是降低各个子分类器的variance,而决策树又是对数据敏感的算法,variance比较大。因此我们很自然地就把bagging用到了决策树。也就是基本的随机森林算法:随机森林的好处是:(1)每棵树并行化学习,非常有效率(2)继承了CART的好处(3)弥补了决策树variance大的缺点。 扩展的随机森林(这部分没怎么听懂): 2 OOB错误在做b
一般情况下,数据集的特征成百上千,因此有必要从中选取对结果影响较大的特征来进行进一步建模,相关的方法有:主成分分析、lasso等,这里我们介绍的是通过随机森林来进行筛选。用随机森林进行特征重要性评估的思想比较简单,主要是看每个特征在随机森林中的每棵树上做了多大的贡献,然后取平均值,最后比较不同特征之间的贡献大小。贡献度的衡量指标包括:基尼指数(gini)、袋外数据(OOB)错误率作为评价指标来衡量
作者:吴健 一、随机森林基本概念  随机森林(Random forest) 是一种组成式的有监督学习方法。在随机森林中,我们同时生成多个预测模型,并将模型的结果汇总以提升预测模型的准确率。随机森林算法(预测和回归)主要包括一下三个方面:1.从原始数据随机有放回的抽取N个样本单元,生成决策或者回归树。2.在每一个节点随机抽取m<M个变量,将其作为分割节点的候选变量。每一个节点处
随机森林(Random Forests)本文旨在介绍随机森林结构生成的同时,介绍所带来的优缺点。随机森林是一种重要的基于Bagging的集成学习方法,可以用来做分类、回归等问题。它的组成是由多个弱学习器组成,CART(分类回归树)。RF的生成过程是由一个到多个CART的生成构成。主要过程如下:通过对训练数据样本以及属性进行有放回的抽样(针对某一个属性随机选择样本)这里有两种,一种是每次都是有放回的
先修知识:决策树。可以看我之前写的文章集成学习。也可以看之前写的文章1. 什么是随机森林?学习了决策树之后,那么会很容易理解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:它的基本单元就是决策树。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
一.基本原理随机森林是以决策树为基础的一种更高级的算法,像决策树一样,随机森林既可以用于分类,也可以用于回归随机森林是用随机的方式构建的一个森林,而这个森林是有很多互不关联的决策树组成理论上,随机森林的表现一般要优于单一的决策树,因为随机森林的结果是通过多个决策树结果投票来决定最后的结果简单来说,随机森林中的每个决策树都有一个自己的结果,随机森林通过统计每个决策树的结果,选择投票数最多的结果作为自
随机森林目录预备知识随机森林随机森林的推广随机森林小结0. 预备知识随机森林(Random Forest, 简称RF)[Breiman, 2001a]是Bagging的一个扩展变体。随机森林在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上,进一步在基决策树的训练过程中引入了随机属性选择。要理解随机森林首先要了解一下两个内容:决策树集成算法-Bagging在前面的学习笔记中已经详细的学习过决策树和
Bagging算法: 凡解:给定M个数据集,有放回的随机抽取M个数据,假设如此抽取3组,3组数据一定是有重复的,所以先去重。去重后得到3组数据,每组数据量分别是s1,s2,s3,然后三组分别训练组合成一个强模型。如下图: 随机森林算法:一般用于大规模数据,百万级以上的。在Bagging算法的基础上,如上面的解释,在去重后得到三组数据,那么再随机抽取三个特征属性,选择最佳分割属性作为节点
文章目录1. 鸢尾花数据集分类使用袋外数据作为测试集2.泰坦尼克号 1. 鸢尾花数据集分类import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier np.ran
机器学习中,我们用来衡量模型在未知数据上的准确率的指标,叫做泛化误差(Genelization error)。那模型的复杂度与我们的参数有什么关系呢?对树模型来说,树越茂盛,深度越深,枝叶越多,模型就越复杂。所以树模型是天生位于图的右上角的模型,随机森林是以树模型为基础,所以随机森林也是天生复杂度高的模型。随机森林的参数,都是向着一个目标去:减少模型的复杂度,把模型往图像的左边移动,防止过拟合。当
集成学习:通过构建多个分类器来完成学习任务,将多个分类器组合,会获得比单一分类器,更好的泛化能力。集成学习有两类 Boosting 和BaggingBoosting:个体分类器之间存在强依赖关系,必须串行生成的序列化方法Bagging:个体分类器之间不存在依赖关系,可以同时生成的并行方法Bagging和随机森林:Bagging的代表是随机森林,Bagging的流程是用自助采样法从数据集中得到若干个
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5