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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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
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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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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交叉验证交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。那么什么时候才需要交叉验证呢？交叉验证用在数据不是很充足的时候。比如在我日常项目里
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2024-06-07 15:01:39
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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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在制作土壤属性图时，使用随机森林模型需要注意以下几点：1. **数据预处理**：首先，确保你的数据是干净和准确的。这包括任何缺失值、异常值、或离群值的处理。随机森林对异常值非常敏感，它们可能导致模型过度拟合。 2. **特征选择**：确保你的特征选择是基于模型的。不应选择的特征是那些在训练集和测试集上得分差异不大的特征，这些特征往往会造成过拟合。应选择那些对模型预测结果有显著影响的特征。 3. *
# 随机森林及k折交叉验证
随机森林(Random Forest)是一种集成学习(Ensemble Learning)方法，它是通过构建多个决策树来进行分类或回归的算法。它的基本思想是通过随机选择特征和样本，构建多个决策树，并将它们结合起来进行预测。
## 随机森林算法
随机森林算法的核心是决策树，决策树是一种基于树结构的分类器。随机森林通过构建多个决策树来进行预测，每个决策树的预测结果作为
原创
2023-12-20 08:15:20
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# 使用 k 折交叉验证和随机森林进行模型评估
在机器学习中，k 折交叉验证是一种常用的验证方法，可以有效评估模型的性能。本文将教你如何在 Python 中实现 k 折交叉验证并使用随机森林模型进行分类任务。
## 流程
下面的表格展示了实现的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3
原创
2024-10-06 04:14:41
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交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中，例如PCR 、PLS 回归建模中。在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报
误差，记录它们的平方加和。这个过程一直进行，直到所有的样本都被预报了一次而且仅被预报一次。把每个样本的预报误差平方加和，称为PRESS(predicted Error Sum of Sq
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2023-10-20 18:08:26
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一、问题描述在UC Irvine Machine Learning数据集上选择三个数据，编写KNN算法预测结果，并使用十次-十折交叉验证二、数据集选用1.Wine.data 2.Iris.data 3.O-ring-erosion-only.data 实验平台:Python3.7数据集下载 提取码：7060三、 KNN分类器kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数
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2023-11-10 00:58:01
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2、随机森林集成学习：Bagging 装袋法Boosting 提升法Stcaking其中bagging方法可以认为每个某型都是平行的，是一种并联的方式；boosting方法中每个模型是序列化的，是一种串联的方法。Bagging的核心思想是构建多个互相独立的评估其，然后对齐预测进行平均活多数表决来决定集成评估其的结果，bagging的代表模型就是随机森林。Boosting中，基评估器是相关的，是按顺
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2024-03-20 10:35:09
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解决一个机器学习问题都是从问题建模开始，我们首先要收集问题资料，深入理解问题后将其抽象成机器可预测的问题。那么我们的学习模型表现究竟怎么样，该如何进行评估呢？今天就给大家写一写交叉验证与留一验证。交叉验证交叉验证有时也称为交叉比对，如：10折交叉比对。交叉验证是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。首先在一个子集上做训练， 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。为什么需要交叉验证呢
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2023-11-01 16:58:18
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机器学习的交叉验证前言HoldOut交叉验证K折交叉验证分层K折交叉验证Leave P Out留一交叉验证蒙特卡罗交叉验证时间序列交叉验证 前言在研究生阶段接触机器学习的时候，我导问我一个问题，你实验里面有用到交叉验证吗？当时我就一脸懵逼了，然后当然吞吞吐吐说有。后面赶紧补了一下交叉验证的只是以及在代码上加上。说到这，突然很怀念以前的学生食堂。废话不多说，现在总结下交叉验证的方法。机器学习的模型
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2024-10-10 18:16:26
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holdout交叉验证和K折交叉验证可以得到模型的泛化误差的可靠估计（模型在新数据集是的性能表现）。holdout交叉验证holdout交叉验证是机器学习模型泛化性能的一个经典且常用的方法。holdout交叉验证能将最初的数据集分为训练集和测试集 模型选择：对模型的的不同参数设置进行调优和比较的过程，也就是针对给定分类问题，调整参数以寻找最优值（超参）的过程。 使用holdou
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2024-06-07 22:28:32
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在机器学习中，我们通常需要评估若⼲候选模型的表现并从中选择模型。这⼀过程称为模型选择 （model selection）。可供选择的候选模型可以是有着不同超参数的同类模型。以多层感知机为例， 我们可以选择隐藏层的个数，以及每个隐藏层中隐藏单元个数和激活函数。为了得到有效的模 型，我们通常要在模型选择上花费⼀番功夫。下⾯，我们来描述模型选择中经常使⽤的验证数据 集（validation data s
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2024-03-21 12:29:43
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# PyTorch十折交叉验证
## 概述
在机器学习中，模型评估是非常重要的一步，而交叉验证是一种常用的评估方法。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的功能来支持模型评估和交叉验证。本文将介绍PyTorch中如何实现十折交叉验证，并提供相应的代码示例。
## 十折交叉验证
十折交叉验证是一种常用的评估方法，在数据集较小的情况下特别有用。它将原始数据集划分为10个大小相等的子
原创
2023-08-30 10:54:14
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首先三个概念存在于 有监督学习的范畴 Training set: A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., weights] of the classifier. Validation
