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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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
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2024-03-08 19:38:10
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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
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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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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
简介
近年来，随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升，这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去，从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果。在各种各样的问题中，随机森林一次又一次地展示出令人难以置信的强大，而与此同时它又是如此的方便实用。
需要大家注意的是，在上文中特别提到的是第一组测试结果，而非所有的结果，这是因为随机森林方法固然也有自己的局限性。在这篇文章
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2021-09-01 10:56:34
308阅读
随机森林入门攻略（内含R、Python代码）简介近年来，随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升，这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去，从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果。在各种各样的问题中，随机森林一次又一次地展示出令人难以置信的强大，而与此同时它又是...
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2015-09-11 18:53:00
93阅读
简介
近年来，随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升，这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去，从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果。在各种各样的问题中，随机森林一次又一次地展示出令人难以置信的强大，而与此同时它又是如此的方便实用。
需要大家注意的是，在上文中特别提到的是第一组测试结果，而非所有的结果，这是因为随机森林方法固然也有自己的局限性。在这篇文章中
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2021-09-01 10:55:48
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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
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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
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# Python随机森林代码实现指南
## 1. 概述
本文将介绍如何使用Python实现随机森林算法。随机森林是一种集成学习算法，通过组合多个决策树来进行分类或回归。它的优点包括鲁棒性强、对缺失数据不敏感、能够处理高维数据等。下面将介绍整个实现流程，并给出每个步骤所需的代码。
## 2. 实现流程
下表展示了实现随机森林算法的流程。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----
原创
2023-09-22 14:25:31
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