bagging+决策树=随机森林在学习随机森林之前首先了解一下bagging算法思想： Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。 Bagging (bootstrap aggregating)即套袋法，其算法过程如下： a）从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始
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2023-12-12 17:40:53
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集成学习（Ensemble）思想、自助法（bootstrap）与bagging集成学习（ensemble）思想是为了解决单个模型或者某一组参数的模型所固有的缺陷，从而整合起更多的模型，取长补短，避免局限性。随机森林就是集成学习思想下的产物，将许多棵决策树整合成森林，并合起来用来预测最终结果。
首先，介绍自助法（bootstrap），这个奇怪的名字来源于文学作品 The Adventures
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2023-09-22 18:04:30
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这里是截取曾经发表的中一些内容基础内容：这里只是准备简单谈谈基础的内容，主要参考一下别人的文章，对于随机森林与GBDT，有两个地方比较重要，首先是information gain，其次是决策树。这里特别推荐Andrew Moore大牛的Decision Trees Tutorial，与Information Gain Tutorial。Moore的Data Mining Tutorial系列非常赞
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2024-08-11 18:41:14
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1、Torch张量所有深度学习都是基于张量的计算，这些张量是可以在超过2个维度上索引的矩阵的概括。1.1、生成张量'''随机生成张量'''
#初始化5*3的张量
x=torch.empty(5,3)
print(x)
'''随机生成一个取值在[0,1]之间的张量'''
x=torch.randn(5,3)
#torch.randn()、torch.normal()、torch.linspace(
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2024-05-07 13:02:14
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随机森林是Bagging回归的进化版机器学习算法，以决策树为基本单元，每个决策树都是通过对输入数据集进行bootstrap得
原创
2024-03-22 15:37:26
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Bagging算法： 凡解：给定M个数据集，有放回的随机抽取M个数据，假设如此抽取3组，3组数据一定是有重复的，所以先去重。去重后得到3组数据，每组数据量分别是s1,s2,s3，然后三组分别训练组合成一个强模型。如下图： 随机森林算法：一般用于大规模数据，百万级以上的。在Bagging算法的基础上，如上面的解释，在去重后得到三组数据，那么再随机抽取三个特征属性，选择最佳分割属性作为节点
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2024-02-21 12:56:24
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文章目录前言集成学习的核心一、随机森林算法原理二、随机森林的优势与特征重要性指标2.1随机森林的优势2.2特征重要性指标三、提升算法概述四、Stacking堆叠模型五、硬投票和软投票1.1概念介绍1.2硬投票展示1.3硬投票和软投票效果对比硬投票：软投票六、Bagging策略决策边界展示八、OOB袋外数据的作用九、特征重要性可视化展示十、AdaBoost算法决策边界展示十一、Gradient B
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2024-03-20 20:01:18
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1：数据集种类(目标变量)越多越复杂熵越大，所以原始数据的熵最大 2：熵公式： n代表X的n种不同
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2023-05-18 17:24:38
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随机森林算法知识点梳理阅读目录 1 随机森林的相关基础知识 2 随机森林的生成 3 随机森林的特点1 随机森林相关基础知识随机森林是机器学习中十分重要的算法之一，它简单、容易实现、计算开销小，在很多现实任务中展现去强大的性能。为了更好的理解其工作原理等，需要了解一些机器学习方面的基础知识，主要涉及以下几个部分：1）自助法自助法（bootstrapping）是通过对一个包含m个样例的数据集D进行适当
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2023-11-25 18:35:17
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随机森林是一种元估计量，它适合数据集各个子样本上的许多决策树分类器，并使用平均数来提高预测准确性和控制过度拟合。子样本大小由max_samples参数bootstrap=True (default)控制，否则整个数据集用于构建每棵树随机森林优势随机森林算法几乎不需要输入的准备。它们不需要测算就能够处理二分特征、分类特征、数值特征的数据。随机森林算法能完成隐含特征的选择，并且提供一个很好的特征重要度
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2023-08-12 22:44:26
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目录随机森林简介优缺点优点缺点sklearn中随机森林参数简单实现小节 随机森林简介随机森林是一种只关注决策树的集成学习方法，由Leo Breiman和 Adele Cutler提出，它将bagging和随机选择特征结合起来，在树的集成产生之后，对分类问题使用投票的方法来产生预测结果，对回归问题使用算数平均的方法来生成结果。优缺点优点由于弱学习器之间没有关联，可以并行进行训练，训练速度快由于随机
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2024-02-09 15:36:45
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随机森林算法学习最近在做kaggle的时候，发现随机森林这个算法在分类问题上效果十分的好，大多数情况下效果远要比svm，log回归，knn等算法效果好。因此想琢磨琢磨这个算法的原理。要学随机森林，首先先简单介绍一下集成学习方法和决策树算法。下文仅对该两种方法做简单介绍（具体学习推荐看统计学习方法的第5章和第8章）。Bagging和Boosting的概念与区别随机森林属于集成学习（Ensemble
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2024-08-12 13:29:41
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阅读目录1 什么是随机森林？2 随机森林的特点3 随机森林的相关基础知识4 随机森林的生成5 袋外错误率（oob error）6 随机森林工作原理解释的一个简单例子7 随机森林的Python实现8 参考内容回到顶部1 什么是随机森林？ 作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销
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2024-07-31 20:52:26
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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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1 什么是随机森林？ 作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病 的风险和病患者的易感性。最初，我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的。最近几年的国内外大赛，包括2013年百度校园电影推荐系统大赛、2014年 阿里巴巴天池大数据
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2024-01-24 22:11:22
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1、集成学习介绍 常言道：“一个篱笆三个桩，一个好汉三个帮”。集成学习模型便是综合考量多个学习器的预测结果，从而做出决策。集成学习通过训练学习出多个估计器，当需要预测时通过结合器将多个估计器的结果整合起来当作最后的结果输出。  
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2024-03-07 21:29:55
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随机森林算法是什么？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，一棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了，这样的比喻还是很贴切的，其实这也是随机森林的主要思想–集成思想的体现。其实从直观角度来
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2024-01-10 20:11:40
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1 什么是随机森林？随机森林属于 集成学习 中的 Bagging（Bootstrap AGgregation 的简称） 方法。如果用图来表示他们之间的关系如下： 决策树 – Decision Tree 在解释随机森林前，需要先提一下决策树。决策树是一种很简单的算法，他的解释性强，也符合人类的直观思维。这是一种基于if-then-else规则的有监督学习算法，上面的图片可以直观的表达决策树的逻辑。随
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2023-08-04 20:40:18
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随机森林是bagging方法的一种具体实现。它会训练多棵决策树，然后将这些结果融合在一起就是最终的结果。随机森林可以用于分裂，也可以用于回归。主要在于决策树类型的选取，根据具体的任务选择具体类别的决策树。对于分类问题，一个测试样本会送到每一颗决策树中进行预测，然后投票，得票最多的类为最终的分类结果；对与回归问题，随机森林的预测结果是所有决策树输出的均值。随机森林的随机性主要体现在两个地方：1、在训
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2023-12-14 14:28:58
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简单来说，随机森林就是Bagging+决策树的组合（此处一般使用CART树）。即由很多独立的决策树组成的一个森林，因为每棵树之间相互独立，故而在最终模型组合时，每棵树的权重相等，即通过投票的方式决定最终的分类结果。随机森林算法主要过程：1、样本集的选择。 假设原始样本集总共有N个样例，则每轮从原始样本集中通过Bootstraping（有放回抽样）的方式抽取N个样例，得到一个大小为N的训练集。在原
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2023-06-21 20:48:08
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