简介本示例说明如何使用分位数误差实现贝叶斯优化以调整回归树的随机森林的超参数。 如果计划使用模型来预测条件分位数而不是条件均值，则使用分位数误差而不是均方误差来调整模型是合适的。查找关于树复杂性和要使用贝叶斯优化在每个节点上采样的预测变量数量，实现最小，受罚的袋外分位数误差的模型。 将期望的改进加功能指定为获取功能。加载和预处理数据加载carsmall数据集。 假设一个模型，该模型根据加速度、汽缸
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2024-09-05 20:53:57
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目录1.集成算法2.随机森林概述3.随机森林的系列参数3.1n_estimators3.2random_state3.3bootstrap & oob_score 4.重要属性1..estimators_ 2.oob_score_ 5.重要接口 1.apply2.predict 3.fit 4.score6
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2024-02-28 17:20:12
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集成学习如果你向几千个人问一个复杂的问题，然后汇总他们的回答。一般情况下，汇总出来的回答比专家的回答要好。同样，如果你聚合一组预测器(比如分类器、回归器)的预测，的大的结果也比最好的单个预测器要好。这样的一组预测器称为集成，对于这种技术被称为集成学习，一个集成学习的算法被称为集成方法。常见的集成方法有如下集中，bagging，boosting，stacking。投票分类器假设你已经训练好一些分类器
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2024-07-08 22:13:07
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目录集成学习决策树BoostingAdaboostGBDT梯度提升决策树是属于boosting集成学习的一种方法，通过构建多颗CART回归树，每一轮利用上一轮学习器的残差进行树的创建。该残差使用LossFunction的负梯度进行拟合。XGBoost对GBDT的提升LGB对XGB的提升Bagging随机森林简介随机森林构建python中使用随机森林为什么选决策树作为基分类器 偏差和方差总
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2024-05-27 23:08:00
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前文对随机森林的概念、工作原理、使用方法做了简单介绍，并提供了分类和回归的实例。
本期我们重点讲一下：
1、集成学习、Bagging和随机森林概念及相互关系
2、随机森林参数解释及设置建议
3、随机森林模型调参实战
4、随机森林模型优缺点总结集成学习、Bagging和随机森林集成学习集成学习并不是一个单独的机器学习算法，它通过将多个基学习器（弱学习器）进行结合，最终获得一个强学习器。这里的弱学习器
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2024-05-19 17:32:35
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一、集成学习在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型，在某些方面表现的比较好）。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。集成方法是将几种机器学习技术组合成一个
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2024-08-16 16:44:10
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算法改进相比于上一章节分享的代价敏感随机森林而言，这次引入了特征选择和序贯分析。 参考文献的特征选择算法只是单纯的计算出一个特征代价向量使随机过程更具有倾向性，但并未考虑特征间的相对关系，并且在特征区分度不大时退化成普通的RF算法。 鉴于此，提出了三点改进： 1）在生成特征向量阶段引入序贯分析 2）在Gini系数上做了调整 3）在决策树集成阶段引入了代价敏感，选择代价少的前90%的决策树（经实验计
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2024-03-27 12:52:19
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随机森林不需要交叉验证！ 随机森林属于bagging集成算法，采用Bootstrap，理论和实践可以发现Bootstrap每次约有1/3的样本不会出现在Bootstrap所采集的样本集合中。故没有参加决策树的建立，这些数据称为袋外数据oob，歪点子来了，这些袋外数据可以用于取代测试集误差估计方法，可用于模型的验证。 袋外数据(oob)误差的计算方法如下： 对于已经生成
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2023-08-01 16:20:55
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主要内容：1、十折交叉验证2、混淆矩阵3、K近邻4、python实现 一、十折交叉验证前面提到了数据集分为训练集和测试集，训练集用来训练模型，而测试集用来测试模型的好坏，那么单一的测试是否就能很好的衡量一个模型的性能呢？答案自然是否定的，单一的测试集具有偶然性和随机性。因此本文介绍一种衡量模型（比如分类器）性能的方法——十折交叉验证(10-fold cross validation)什么
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2024-05-07 19:30:37
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ML-Day02: k-近邻、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、交叉验证、网格搜索
1.数据分类
离散型数据：可以列举出
连续型数据：在区间内可任意划分，不可一一列举
2.机器学习算法分类
监督学习（预测）：有特征值和目标值，有标准答案
分类[离散]：k近邻、贝叶斯、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络
回归[连续]：线性回归、岭回归
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2024-07-08 10:19:34
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基本流程：1.设置环境2.导入库和模块3.加载数据4.将数据拆分为训练和测试集5.声明数据预处理步骤6.声明超参数以进行调整7.使用交叉验证管道调整模型8.改装整个训练集9.评估测试数据的模型管道10.保存模型以供进一步使用1.设置环境python3.6 ,numpy,pandas,scikit-learn2.导入包import numpy as np
import pandas as pd
目录1. 随机森林模型拟合和预测性能1.1 样本拆分1.2 模型拟合1.3 特征重要性1.4 Permutation Importance（permutation_importances）1.5 Boruta2. 特征选择和性能比较2.1 基于基尼重要性的特征选择2.2 基于排序重要性的特征选择2.3 基于Boruta的特征选择2.4 预测性能比较 1. 随机森林模型拟合和预测性能1.1 样本拆
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2024-03-27 13:37:37
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最近在medium中看到William Koehrsen，发现其分享了数十篇python相关的高质量的数据分析文章。我想尽量抽时间将他的文章翻译过来，分享给大家。作者：William Koehrsen标题“《Random Forest Simple Explanation-Understanding the random forest with an intuitive example》翻译：大邓
# 随机森林与交叉验证：Python中的实践
## 引言
随机森林是一种用来进行分类和回归的强大机器学习算法，基于决策树的集成方法。通过组合多个决策树，随机森林不仅提高了预测精度，还减少了过拟合的风险。交叉验证则是一种有效评估模型性能的方法，它通过将数据集划分为若干子集来实现。本文将介绍如何在Python中使用随机森林和交叉验证，并提供详细的代码示例。
## 概述
在本文的第一部分，我们将
文章目录1.前言2.非交叉验证实验3.交叉验证实验4.准确率与平方误差4.1.准确率实验4.2.均方误差实验5.Learning curve 检查过拟合5.1.加载必要模块5.2.加载数据5.3.调用learning_curve5.4.learning_curve可视化6.validation_curve 检查过拟合 1.前言Sklearn 中的 Cross Validation (交叉验证)对
随机对照试验一般用于干预措施疗效比较，其设计的核心要点在于对受试者的分配入组是由正式的随机化程序确定的，最大程度降低选择性偏倚。下图1展示了申办方发起的随机对照试验设计、实施、结果报告的全流程，尽管每个环节都很重要，但无疑最核心的环节还是正确实施随机化分组，随机化的好处到底是什么呢？随机化是一个过程，简单而言，是指所有受试者分配给干预组或对照组的机会均等。与其他研究设计对比，对于对照组的选择，随机
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2024-07-11 10:15:57
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数据清洗 这一步主要是分析数据，剔除脏数据、补齐空缺数据。总之根据自己的需求处理数据。过程中需要对数据进行图标分析，可以用seaborn可视化。从pandas读入的数据也可以随时操作。获取数据：wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1001/data.csv分析模型及评价模型评估  
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2024-03-31 09:59:14
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算法梳理之随机森林目录： 一、集成学习概念 二、个体学习器概念 三、 boosting bagging 四、结合策略(平均法，投票法，学习法) 五、随机森林思想 六、随机森林的推广 七、优缺点 八、sklearn参数 九、应用场景一、集成学习概念集成学习方法，就是将训练的学习器集成在一起,原理来源于PAC (Probably Approximately Correct，可能近似正确学习模型)。在P
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2024-08-11 13:04:13
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关于随机森林特有的参数：n_estimators=10： 决策树的个数，越多越好，但是性能就会越差，至少100左右（具体数字忘记从哪里来的了）可以达到可接受的性能和误差率。bootstrap=True： 是否有放回的采样。oob_score=False： oob（out of band，带外）数据，即：在某次决策树训练中没有被bootstrap选中的数据。多单个模型的参数训练，我们知道可以用cro
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2024-01-26 06:27:22
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2.1 算法描述本文提出了一种基于随机森林的Wrapper特征选择方法RFFS,利用随机森林算法的变量重要性度量对特征进行排序,然后采用序列后向搜索方法,每次从特征集合中去掉一个最不重要(重要性得分最小)的特征,逐次进行迭代,并计算分类正确率,最终得到变量个数最少、分类正确率最高的特征集合作为特征选择结果。为了保证实验结果的稳定性,本文采用了10折交叉验证方法,在每一次迭代中,将数据集划分成10等
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2023-12-21 09:03:49
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