大家好，我是翔宇！今天我想和大家聊一聊什么是机器学习中的Bagging思想和随机森林。由于代码实现比较复杂，因此，我没有准备现在进行代码展示，可能后续会有，当然我这里说的代码实现不是指掉包使用，掉包使用很简单，这个分享留在后面一点发，今天我只和大家分享Bagging的思想与随机森林的设计思想。 首先我们先来讲一点预备知识，机器学习有很多进行分类和回归的预测方法（模型），而例如分类的KNN、逻辑回归
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2024-04-02 14:35:24
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一、随机森林的定义 在集成学习中，我们知道bagging + 决策树就构成了随机森林。经典的机器学习模型是神经网络，神经网络预测精确，但是计算量很大。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
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2023-08-03 13:45:55
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1. 集成学习概念、个体学习器概念2. boosting bagging3. 随机森林思想4. 个体学习器结合策略5. 随机森林的推广6. 优缺点7. sklearn参数一、集成学习概念 集成学习（Ensemble Learning）不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。随机森林中的“森林”，顾名思义，很多棵树在一起，算法决策结果也不
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2024-01-31 03:54:33
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人工智能算法有哪些同意上一个回答，我来补充一下决策树决策树是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。随机森林在机器学习中，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。逻辑回归
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2024-04-08 20:41:07
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随机森林定义随机森林是一种比较新的机器学习模型。经典的机器学习模型是神经网络，有半个多世纪的历史了。神经网络预测精确，但是计算量很大。上世纪八十年代Breiman等人发明分类树的算法（Breiman et al. 1984），通过反复二分数据进行分类或回归，计算量大大降低。2001年Breiman把分类树组合成随机森林（Breiman 2001a），即通过对数据集的采样生成多个不同的数据集，并在每
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2023-12-11 09:46:04
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本篇博客主要参考了周志华老师团队在2017年IJCAI上发表的论文《Deep Forest: Towards an Alternative to Deep Neural Networks》。这篇文章的主要贡献是把深层次的神经网络的原理运用到了传统的机器学习算法“random forest”中去，并取得了和深度学习神经网络相当的效果。众所周知，现在深度学习在工业界和学术界都非常的火，各种基于卷积神经
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2023-12-31 15:17:05
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论文：Deep Networks with Stochastic Depth一、 内容简述 本文提出了一种名为Stochastic Depth的深层神经网络训练方法，文中的主要训练对象是ResNet，在不同数据集中的实验表明，这种训练方法可以有效地解决深层网络训练困难的问题，对模型精度和训练速度都有很大的提升，为今后的深层神经网络训练提供了很好的思路，作者之后提出的DenseNet也是受到了S
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2023-12-18 15:41:49
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Random Forest
当我们在阅读Kaggle之类竞赛的相关方案时，GDBT和Random Forest绝对是两个最为常见的机器学习算法。随机森林（Random Forest，RF）属于集成算法中Bagging（Booststrap aggregating）中一个重要的组成部分，Bagging的核心思想在于从总体样本中随机选取一部分进行训练，通过多次这样的结果进行投票获取平均值作为
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2023-12-15 11:50:15
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1.什么是随机森林随机森林是将多颗决策树整合成森林，并合起来用来预测最终的结果。这里提现了集成学习（Ensemble）的思想所谓集成学习（ensemble）即，为了解决单个模型或某一组参数模型固有的缺陷，从而整合起更多的模型，取长补短，避免局限性。2.随机森林算法原理（1）自助法（bootstrap）即从样本自身中获得很多可用的同等规模的新样本，从自己中产生和自己类似的，所以叫做自助，即不需要借助
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2024-03-14 21:03:10
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人工智能算法有哪些同意上一个回答，我来补充一下决策树决策树是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。随机森林在机器学习中，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。逻辑回归
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2024-01-29 06:36:59
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正在学习TensorFlow2.0，为了更好的理解数据建模分类问题，对比不同算法的差异和原理，利用入门级的图像识别案例，尝试对比传统机器学习的建模效果。1.导入需要的包将需要的包全部导入，这里部分包在此案例中没有用到，懒的删了，实际项目中最好不要导入多余包。import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
from ten
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2024-04-03 20:45:13
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实现之前所说的上传Matlab实现随机森林、神经网络、Lasso回归的承诺。Lassolasso具有降维的功能，但区别于PCA，lasso直接减少特征数，做的是特征选择，PCA是通过空间转换将特征空间从高维空间转换到低维空间，是降维（PCA的缺点是丢失语意）。当特征有很强的语意的时候，用LASSO更好，后续的分析会更高的保持可解释性，可以给出y=wx表达式（y、w、x均为向量）；反之，数据的语意性
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2023-11-27 19:29:31
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文章目录一、bagging算法1、简介2. bagging算法流程二、随机森林1、简介2、CART分类树的生成3、总结 常用集成学习包括Bagging ,Boosting, Stacking三种。见 bagging算法的典型实现是随机森林（Random Forest）。 Boosting： AdaBoost （Adaptive Boosting） Gradient Boost
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2023-12-14 22:19:16
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1 分解代码1.1 最优叶子节点数与树数确定1.2 循环准备1.3 数据划分1.4 随机森林实现1.5 精度衡量1.6 变量重要程度排序1.7 保存模型2 完整代码 本文分为两部分，首先是将代码分段、详细讲解，方便大家理解；随后是完整代码，方便大家自行尝试。另外，关于基于MATLAB的神经网络（ANN）代码与详细解释，大家可以查看这一篇 博客。 1 分解代码1.1 最优叶子节点数与树数确定
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2024-02-28 11:51:15
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随机森林（Random Forest）模型随机森林是一种比较新的机器学习模型。经典的机器学习模型是神经网络，有半个多世纪的历史了。神经网络预测精确，但是计算量很大。上世纪八十年代Breiman等人发明分类树的算法(Breiman et al. 1984)，通过反复二分数据进行分类或回归，计算量大大降低。2001年Breiman把分类树组合成随机森林(Breiman 2001a)，即在变量（列）的使
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2024-01-09 19:18:24
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2.3.2随机决策森林随机决策森林［Breiman，2001；Quinlan，1986］是决策树的集成。如图2.8a所示，每棵树由分支和叶节点组成。分支节点基于特征向量的特定特征的值执行二元分类。如果特定特征的值小于阈值，则将样本分配给左分区，否则分配给右分区。图2.8b显示了用于确定照片是代表室内还是室外场景的可解释性的决策树。如果类是线性可分的，则在经过log2c次决策之后，每个样本类将与剩余
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2024-04-02 20:50:14
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前言本文基于孕妇吸烟与胎儿问题中数据集与前期处理针对随机森林与LGBM模型网格搜索效率低，使用贝叶斯调参提高效率有关于贝叶斯优化包相关参数说明详解可以看GitHub地址将处理好的数据用dill包进行封装，大家在尝试运行时，需要安装dill包数据导入基于jupyter notebook的魔术命令，如果不在jupyter notebook中运行，请将%号去掉# 如果已经安装过dill包可以不要下面的魔
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2024-04-01 08:50:28
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今天上午把昨天的想法给中秋发过去了，然后我就开始科普随机森林：随机森林是一种比较新的机器学习模型。经典的机器学习模型是神经网络，有半个多世纪的历史了。神经网络预测精确，但是计算量很大。上世纪八十年代Breiman等人发明分类树的算法(Breiman et al. 1984)，通过反复二分数据进行分类或回归，计算量大大降低。2001年Breiman把分类树组合成随机森林(Breiman 2001a)
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2024-03-13 15:50:47
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最近总结几个项目后，我最深的一点体会是，项目成败的两大因素： 建模、数据；数据问题是客观存在的，无法改变，那能不能把模型构架的更稳定、泛化性更好呢？ 今年7月份的时候看了一个NLP的文章，里面提到了一个思路，把神经网络做成类似随机森林的结构，投票的结果（回归问题求平均值，分类问题看谁投票数
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2023-12-09 11:51:35
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【机器学习】李宏毅——从逻辑回归推导出神经网络
假设现在有两种类别的样本，其类别分别为\(C_1\)和\(C_2\)，而拥有的样本数分别为\(N_1\)和\(N_2\)，那么假设每个样本都是从其类别对应的高斯分布中取出来的，那么则可以进行如下推导：那么就可以得到《统计学习方法》中第六章的逻辑回归对于两类概率的定义（解决了我的疑惑）那么逻辑回归就是如何找到式子
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2024-01-11 12:29:46
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