# 随机森林规则提取代码实现
## 1. 流程概述
下面是实现随机森林规则提取的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的库和数据 |
| 步骤2 | 创建随机森林模型 |
| 步骤3 | 训练随机森林模型 |
| 步骤4 | 提取规则 |
下面将逐一介绍每个步骤需要做什么，并提供相应的代码。
## 2. 步骤1：导入所需的库和数据
原创
2023-11-09 06:04:52
142阅读
拥有高方差使得决策树（secision tress）在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱。bagging（bootstrap aggregating 的缩写）算法从训练数据的样本中建立复合模型，可以有效降低决策树的方差，但树与树之间有高度关联（并不是理想的树的状态）。随机森林算法（Random forest algorithm）是对 bagging 算法的扩展。除了仍然根据从训练数据样本建立复
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2023-10-05 09:46:05
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一、背景这一篇本身是和《基于双峰阈值分割的冰湖提取算法（python语言实现）》一起做的。而随机森林比阈值分割麻烦一点，就是需要先验知识作为训练数据。训练数据我也同时一并上传了，可以参见：随机森林冰湖提取的训练数据_随机森立水质提取python-电信文档类资源然后算法本身也不必多说，随机森林也是很成熟的算法了，原理什么的就不多说了。下面直接看代码。二、代码随机森林稍微复杂一点点，因为需要先验数据来
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2024-07-04 08:18:53
42阅读
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
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2023-08-21 17:45:04
203阅读
一、引言随机森林能够用来获取数据的主要特征，进行分类、回归任务。某项目要求对恶意流量检测中的数据流特征重要性进行排序，选择前几的特征序列集合进行学习。二、随机森林简介随机森林是一种功能强大且用途广泛的监督机器学习算法，它生长并组合多个决策树以创建"森林"。它可用于R和Python中的分类和回归问题。[1]三、特征重要性评估现实情况下，一个数据集中往往有成百上前个特征，如何在其中选择比结果影响最大的
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2023-08-04 12:16:56
248阅读
from random import seed,randrange,random
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
# 导入csv文件
def loadDataSet(filename):
dataset = []
with open(filename, 'r') as fr:
for l
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2023-08-03 23:02:40
119阅读
代码如下：#coding:utf-8
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from skl
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2023-06-05 16:43:14
429阅读
主要从影响随机森林的参数入手调整随机森立的预测程度：Python 3.7.3 (default, Apr 24 2019, 15:29:51) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] Type "copyright", "credits" or "license" for more information.IPython 7.6.1 -- An enhanced Interacti
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2023-10-03 20:31:04
107阅读
from time import time
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error
data =
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2023-07-03 22:03:01
247阅读
在做项目时要用随机森林，查资料发现大多数都是用随机森林做分类，很少见到有回归的。虽然分类随机森林和回归随机森林代码实现相差不大，但是对于新手小白来说，如果有比较完整的代码直接学习可以节省很多时间，这是我写这篇文章的原因。随机森林我就不介绍了，其他地方介绍一搜一大堆。这篇文章关注的是如何用python实现回归随机森林。分为随机森林构建和随机森林预测两部分  
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2023-08-20 21:02:28
10阅读
随机森林在大数据运用中非常的常见，它在预测和回归上相比于SVM，多元线性回归，逻辑回归，多项式回归这些，有着比较好的鲁棒性。随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。优点：处理高纬度的数据，并且不用做特征选择，当然也可以使用随机森林做特征筛选。模型泛化能力强对不平衡数据集来说，可以平衡误差。对缺失值，异常值不敏感。缺点：当数据噪声比较大时，
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2023-06-29 13:18:35
684阅读
本文是用python学习机器学习系列的第五篇 随机森林算法是在决策树算法的基础上的改进，本文使用的基础决策树算法是引用第二篇文章中实现的决策数算法。 链接：python-机器学习-决策树算法 代码如下：import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
fr
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2023-07-02 11:06:55
1642阅读
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拥有高方差使得决策树（secision tress）在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱。bagging（bootstrap aggregating 的缩写）算法从训练数据的样本中建立复合模型，可以有效降低决策树的方差，但树与树之间有高度关联（并不是理想的树的状态）。随机森林算法（Random forest algorithm）是对 bagging 算法的扩展。除了仍然根据从训练数据样本建立复
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2023-08-06 14:29:53
145阅读
模型组合（比如说有Boosting，Bagging等）与决策树相关的算法比较多，这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上）棵树，这样可以大大的减少单决策树带来的毛病，有点类似于三个臭皮匠等于一个诸葛亮的做法，虽然这几百棵决策树中的每一棵都很简单（相对于C4.5这种单决策树来说），但是他们组合起来确是很强大。在最近几年的paper上，如iccv这种重量级的会议，iccv 09年的里面有不少的文
文字部分：数学的东西直接看代码。########################################################################## 下面是给了数据集之后，训练随机森林的过程：首先，咱们先来看一棵树的成长！确定好这棵树的bestfeature，然后分为左右两支，在每支的数据集里再去找bestfeature，这样不断地一分为二，直到设定的层数
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2023-08-22 18:07:43
162阅读
实验使用的数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/17Ad656LAjtGtGUC8KsM4oQ 提取码：ee1m 代码： import pandas as pd
import numpy as np
#导入数据并拆分为训练集和测试集
filename = 'D:/读研期间文件/阮老师布置学习任务/阮老师分享的代码/决策树和随机森林/churn.csv'
data = p
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2023-06-20 22:17:27
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目录一、理论1.随机森林介绍1.1 随机森林中“树”的生成2、Random Forest 优缺点2.1 .优点2.2 .缺点3. 随机森林分类效果（错误率）的影响因素：4 袋外错误率（oob error）二、实战1.代码实现流程：2.库3.类3.1参数：4.代码 一、理论1.随机森林介绍从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分
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2023-08-01 13:19:22
1178阅读
本文用到的包：%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.base import ClassifierMixin
from sklearn.tree import DecisionTreeCl
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2024-02-26 19:06:27
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如今由于像Scikit-Learn这样的库的出现，我们可以很容易地在Python中实现数百种机器学习算法。它们是如此易用，以至于我们通常都不需要任何关于模型底层工作机制的知识就可以使用它们。虽然没必要了解所有细节，但了解某个机器学习模型大致是如何工作的仍然有帮助。这使得我们可以在模型表现不佳时进行诊断，或者解释模型是如何做决策的，这一点至关重要，尤其当我们想要说服别人相信我们的模型时。
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2023-09-15 16:12:22
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随机森林随机森林定义随机森林(Random Forest,简称RF)，是在以决策树为基础学习器构建Bagging集成的基础上引入了随机属性选择。即由许多决策树随机构成，其中每棵决策树之间没有关联。当新样本输入时，由森林中的每个决策树进行分析判断，最后该样本属于选择最多的那一类。随机森林的优点1、随机森林简单，容易实现，计算开销小。 2、随机森林在数据集上表现良好。 3、随机森林的随机性，使得随机森
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2023-08-10 07:22:11
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