一：sklearn中决策树的参数： 1，criterion: ”gini” or “entropy”(default=”gini”)是计算属性的gini(基尼不纯度)还是entropy(信息增益)，来选择最合适的节点。2，splitter: ”best” or “random”(default=”best”)随机选择属性还是选择不纯度最大的属性，建议用默认。3，max_features: 选择最
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2024-02-22 13:27:17
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文章目录数据集代码实验分析过拟合分析 鸢尾花数据集分类-随机森林这个比较简单理解，是比较基础点的。现在直接对数据集的特征进行遍历，并分析过拟合情况。 数据集代码// An highlighted block
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as m
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2024-03-27 12:31:33
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1. 写在前面: 本篇属于实战部分，更注重于算法在实际项目中的应用。如需对感知机算法本身有进一步的了解，可参考以下链接，在本人学习的过程中，起到了很大的帮助：【1】Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techiniques to Build Intelligent
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2024-01-16 06:56:27
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通过组合多个过拟合评估器来降低过拟合程度的想法其实是一种集成学习方法，称为装袋算法。装袋算法使用并行评估器对数据进行有放回抽取集成(也可以说是大杂烩)，每个评估器都对数据过拟合，通过求均值可以获得更好的分类结果。随机决策树的集成算法就是随机森林。 我们可以用 Scikit-Learn 的 BaggingClassifie
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2023-09-26 10:44:36
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目录1. 作者介绍2. 关于理论方面的知识介绍随机森林3. 实验过程3.1 数据集介绍3.2 实验代码3.3 运行结果3.3 实验总结参考 1. 作者介绍李佳敏，女，西安工程大学电子信息学院，2021级研究生 吴燕子，女，西安工程大学电子信息学院，2021级研究生，张宏伟人工智能课题组 研究方向：模式识别与人工智能 2. 关于理论方面的知识介绍随机森林随机森林实际上是一种特殊的bagging方法
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2024-04-22 13:53:04
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集成学习方法-随机森林集成学习方法：集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。随机森林：定义：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。随机森林建立多个决策树过程：学习算法 根据下列算法而建造每棵树： 用N来表示
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2024-04-25 15:23:05
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上次在分享一篇文献中（Single-Cell RNA-Seq Reveals AML Hierarchies Relevant to Disease Progression and Immunity），用到一个机器学习算法----随机森林算法，我们稍微回顾一下文献中的用法： 1、对单细胞数据进行聚类（文献中采用的是KNN聚类，Seurat的聚类方法一般是用SNN，感兴趣的大家可以对聚类方法多研究一
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2024-05-31 22:40:37
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Random Forest随机森林实际上是一种特殊的bagging方法，它将决策树用作bagging中的模型。随机森林就是对决策树的集成，但有两点不同：（1）采样的差异性：从含m个样本的数据集中有放回的采样，得到含m个样本的采样集，用于训练。这样能保证每个决策树的训练样本不完全一样。首先，从原始的数据集中采取有放回的抽样，构造子数据集，子数据集的数据量是和原始数据集相同的。不同子数据集的元素可以重
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2024-03-20 09:39:43
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1. 随机森林算法1.1. 集成模型简介集成学习模型使用一系列弱学习器（也称为基础模型或基模型）进行学习，并将各个弱学习器的结果进行整合，从而获得比单个学习器更好的学习效果。集成学习模型的常见算法有聚合法算法（Bagging）、提升算法（Boosting）和堆叠法（Stacking）Bagging算法的典型机器学习模型为随机森林模型，而Boosting算法的典型机器学习模型则为AdaBoost、G
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2024-02-27 10:03:22
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文章目录致谢8 随机森林8.1 引入8.2 决策森林8.2.1 集成学习方法8.2.2 什么是随机森林8.2.3 无偏估计8.2.4 决策森林原理过程8.2.5 决策森林算法实现8.3 总结 致谢如何理解无偏估计？无偏估计有什么用？什么是无偏估计？_@司南牧|知乎|博客|易懂教程|李韬_无偏估计无偏估计【统计学-通俗解释】_guomutian911的专栏_自由度和无偏估计8 随机森林随机森林也叫
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2024-03-07 22:10:37
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NSL-KDD 基于随机森林的分类模型数据集NSL-KDD数据集是网络安全领域相对权威的入侵检测数据集，它对KDD 99的一些固有问题做了改进。（1）NSL-KDD数据集的训练集和测试集中不包含冗余记录，使检测更加准确。（2）训练和测试中的记录数量设置是合理的，这使得在整套实验上运行实验成本低廉而无需随机选择一小部分。因此，不同研究工作的评估结果将是一致的和可比较的。NSL-KDD官方地址 本实验
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2024-03-30 18:33:36
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本文将介绍一种强大的算法——无参数算法随机森林。随机森林是一种集成方法，通过集成多个比较简单的评估器形成累积效果。这种集成方法的学习效果经常出人意料，往往能超过各个组成部分的总和；也就是说，若干评估器的多数投票(majority vote)的最终效果往往优于单个评估器投票的效果！后面将通过示例来演示，首先还是导入标准的程序库：%matplotlib inlineimport numpy as np
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2023-10-10 10:48:37
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各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习的随机森林算法。主要内容有：(1) 算法原理、(2) sklearn实现随机森林、(3) 泰坦尼克号沉船幸存者预测。文末附python完整代码和数据集。那我们开始吧。1. 随机森林算法原理集成算法包含(bagging装袋/boosting增强/stacking堆叠)，其中随机森林属于bagging。
算法原理：
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2023-07-07 20:23:37
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Bagging与随机森林要得到泛化性能强的集成，集成中的个体学习器应尽可能相互独立，虽然这在现实任务中很难做到，但我们可以设法使基学习器尽可能具有较大的差异。通过自助法（bootstrap）重采样技术：给定包含m个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时该样本仍有可能被选中，这样，经过m次随机操作，我们得到含m个样本的采样集，初始训练集中有的样本在
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2024-04-11 13:42:58
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一、引言 如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。有些可能是冗余的或不相关的，这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。特征重要性分析可以识别并关注最具信息量的特征，从而带来以下几个优势:改进的模型性能减少过度拟合更快的训练和
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2024-09-04 22:24:27
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本文考虑从鸢尾花数据集四个特征中取出两个特征，用决策树和随机森林分别进行预测。0 模块导入 import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.tree impor
决策树 1.决策树与随机森林都属于机器学习中监督学习的范畴，主要用于分类问题。 决策树算法有这几种：ID3、C4.5、CART，基于决策树的算法有bagging、随机森林、GBDT等。 决策树是一种利用树形结构进行决策的算法，对于样本数据根据已知条件或叫特征进行分叉，最终建立一棵树，树的叶子结节标识最终决策。新来的数据便可以根据这棵树进行判断。随机森林是一种通过多棵决策树进
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2023-08-23 23:34:02
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昨天我使用Spark MLlib的朴素贝叶斯进行手写数字识别，准确率在0.83左右，今天使用了RandomForest来训练模型，并进行了参数调优。首先来说说RandomForest 训练分类器时使用到的一些参数：numTrees：随机森林中树的数目。增大这个数值可以减小预测的方差，提高预测试验的准确性，训练时间会线性地随之增长。maxDepth：随机森林中每棵树的深度。增加这个值可以是模型更具表
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2024-04-19 14:40:50
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概述随机森林是决策树的组合算法，基础是决策树，关于决策树和Spark2.0中的代码设计可以参考本人另外一篇博客： 随机森林Spark中基于Pipeline和DataFrame的代码编写和决策树基本上是一样的，只需要将classifer换一下可以了，其它部分是一模一样的，因此本文不再对代码进行注释分析。随机森林模型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
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2024-05-01 21:20:04
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Python 实现的随机森林
原创
2021-07-18 13:45:57
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