1. 随机森林 我们刚刚说过，决策树的一个主要缺点在于经常对训练数据过拟
原创
2022-07-18 14:46:50
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概念理解随机森林(RF)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——集成学习方法。注意：这边需要做一个小区分，随机森林的集成学习方法是bagging ，和bagging 不同的是bagging只使用bootstrap有放回的采样样本，随机森林是随机采样样本，也就是随机选择特征，可防止过拟合能力更强，降低方差。那么，从字面上来看，随机森林分
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2024-05-13 09:25:06
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既然有决策树，那有没有用多棵决策树组成森林的算法呢？有！那就是随机森林。随机森林是一种叫Bagging的算法框架的变体。所以想要理解随机森林首先要理解Bagging。Bagging什么是BaggingBagging 是 Bootstrap Aggregating 的英文缩写，刚接触的您不要误认为 Bagging 是一种算法，Bagging 是集成学习中的学习框架， Bagging 是并行式集成学习
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2024-03-05 22:48:58
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目录1.决策树（随机森林）2.线性和Softmax回归3.SGD（不是算法模型，但很重要，单独列出来） 4.神经网络 4.1 多层感知机（线性回归升级版） 4.2卷积神经网络CNN（多层感知机升级）（解决包含空间信息的东西，图片、视频）&nbs
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2024-06-05 21:34:05
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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。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。决策树相当于一个大师，通过自己在数据集中学到的知识用于新数据的分类。但是俗话说得好，一个诸葛亮，玩不过三个臭皮匠。随机森林就是希望构建多个臭皮匠，希望最终的分类效果能够超过单个大师的一种算法。1 什么是随机森林？如果读者接触过决策树（Decision Tree
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2024-04-22 10:27:04
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1.背景介绍随机森林(Random Forest)是一种基于决策树的机器学习算法，主要用于分类和回归任务。它由多个决策树组成，每个决策树都是独立训练的。随机森林的核心思想是通过组合多个决策树的预测结果，来提高模型的准确性和稳定性。随机森林的核心概念是“随机性”和“森林”。随机性指的是在训练决策树时，对于每个树的构建过程中，对于随机选择特征和随机选择训练样本等，都有一定的随机性。森林是指组合了多个决
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2024-08-06 09:47:16
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随机森林1、概念：随机森林顾名思义，随机森立算法中的“随机”一词是指通过Bagging中的bootstrapping得到不同的数据，进而体现出来的随机性：从行（观测）的角度进行bootstrap抽样，而且还要从列（变量）的角度进行随机抽样（抽样的个数少于所有变量个数），通过不同的组合生成不同的训练样本集。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
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2024-03-15 13:00:37
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通俗解读随机森林Random Forest写在前面1. 什么是集成学习2. 什么是Bagging3 随机森林 写在前面声明：本文主要参考的是周志华老师的《机器学习》西瓜书，参杂了一些自己的小理解。读者有兴趣也可去阅读原书。1. 什么是集成学习集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被成为多分类器系统(multi-classifier syste
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2024-07-08 22:06:52
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iForest （Isolation Forest）孤立森林 异常检测 入门篇iForest （Isolation Forest）孤立森林 是一个基于Ensemble的快速异常检测方法，具有线性时间复杂度和高精准度，是符合大数据处理要求的state-of-the-art算法（详见新版教材“Outlier Analysis”第5和第6章 PDF）。其可以用于网络安全中的攻击检测，金融交易欺
如何理解随机森林RF1、RF1.1 原理 提到随机森林，就不得不提Bagging，Bagging可以简单的理子集中选择最优的属 性用于划分2、...
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2022-07-18 14:48:49
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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
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2013-08-25 21:16:00
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1. 简述一下随机森林算法的原理随机森林是一种有监督学习算法。 就像你所看到的它的名字一样，它创建了一个森林，并使它拥有某种方式随机性。 所构建的“森林”是决策树的集成，大部分时候都是用“bagging”方法训练的。 bagging方法，即bootstrap aggregating，采用的是随机有放回的选择训练数据然后构造分类器，最后组合学习到的模型来增加整体的效果。 2. 随机森林的随
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2024-02-20 20:05:15
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cuML是一套用于实现与其他RAPIDS项目共享兼容API的机器学习算法和数学原语函数。cuML使数据科学家、研究人员和软件工程师能够在GPU上运行传统的表格ML任务，而无需深入了解CUDA编程的细节。 在大多数情况下，cuML的Python API与来自scikit-learn的API相匹配。对于大型数据集，这些基于GPU的实现可以比其CPU等效完成10-50倍。 有关性能的详细信息，请参阅cu
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2024-08-22 10:38:18
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1、什么是随机森林？随机森林是一种多功能的机器学习算法，能够执行回归和分类的任务。同时，它也是一种数据降维手段，用于处理缺失值、异常值以及其他数据探索中的重要步骤，并取得了不错的成效。另外，它还担任了集成学习中的重要方法，在将几个低效模型整合为一个高效模型时大显身手。在随机森林中，我们将生成很多的决策树，并不像在CART模型里一样只生成唯一的树。当在基于某些属性对一个新的对象进行分类判别时，随机森
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2023-05-31 20:29:57
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Bagging原理Bagging是n个相互无信赖的弱学习器，通过一定的策略，得到一个强学习器。随机采样Bagging一个主要的特点是随机采样，bagging是有放回的采样。对于一个有m个样本的数据集，每次采集一个样本，被采的概率是\(\frac{1}{m}\)，不被采的概率是\(1-\frac{1}{m}\)，如果m次采样都没有被采中的概率是\((1-\frac{1}{m})^m\)，当\(m\t
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2024-05-07 15:51:51
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随机森林与随机子空间BaggingClassifier类也支持对特征采样，这种采样由两个超参数控制：max_features 与 bootstrap_features，他们的工作方式与max_samples 与 bootstrap一样，只是他们采样的是特征。这样，每个模型将会在一个随机的输入特征子集中进行训练。这个技巧在处理高维输入（例如图片）时非常有用。同时采样训练数据以及特征的方法，称为Ran
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2024-05-21 12:20:27
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文章目录随机森林(RF)的原理bagging的原理bagging算法流程随机森林算法随机森林算法推广 随机森林(RF)的原理集成学习有两个流派，一个是boosting派系，它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分
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2024-03-03 22:53:47
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上一节我们提到决策树的一个主要缺点在于经常对训练数据过拟合。随机森林是解决这个问题的一种方法。随机森林是属于集成学习，其核心思想就是集成多个弱分类器以达到一个强分类器的效果。1 bagging的原理 随机森林采用Bagging的思想，所谓的Bagging可以
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2024-02-14 15:30:44
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随机森林算法属性随机森林顾名思义，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，就预测这个样本为那一类。随机森林和使用决策树作为基本分类器的（bagging）有些类似。以决策树为
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2024-03-28 17:08:19
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写在前面：这是我的第三篇文章，上一篇简单介绍了决策树的节点选择算法，但是区分的越细越耗费空间（内存）和时间（运算时间），而且容易过拟合，为了解决这些问题，这篇文章介绍一下决策树的剪枝，就好比新长出的树需要剪枝打理一样，能让树与树之间更好的利用场地和发展~
上一篇文章——节点的选择：
略略略：学个明白：决策树与随机森林（1）——节点的选择 一，决策树剪枝的类型引子：好比我
