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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本博文主要包括以下几个部分。Bagging与RandomForest的主要区别RandomForest AlgorithmMain Feature代码实现Bagging与randomForest的主要区别Bagging作为集成学习方法的一种，其主要的特征在于在对原始数据采样中加入了「数据扰动」的部分，具体来说，主要是基于自助采样法 (bootstrap sampling)，给定包含 m 个样本的数
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2024-08-09 18:39:24
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随机森林（Random Forest）算法原理集成学习（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）
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2023-09-27 12:48:41
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以下内容笔记出自‘跟着迪哥学python数据分析与机器学习实战’，外加个人整理添加，仅供个人复习使用。这里是在新数据集建模的基础上进行调参。 首先导入数据，划分测试集与训练集：1. 原数据建模import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
features=pd.read_csv(r'temps_exten
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2023-08-06 09:42:27
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基于随机森林算法的股价预测 在股价预测领域，基于决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等机器学习算法的量化投资策略层出不穷。本文主要介绍随机森林模型在股价预测领域的应用及拓展。 1
决策树随机森林算法是一种集成学习方法，随机森林的基分类器是决策树，决策树是一种最基本的分类与回归模型，由节点和有向边组成，因其外观看起来像一棵树，所以叫做决策树。其中，节点又分为根节点、内部节点、叶
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2024-03-10 09:43:02
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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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以下是我的学习笔记，以及总结，如有错误之处请不吝赐教。基础概念：熵Entropy：是衡量纯度的一个标准,表达式可以写为：信息增益Information Gain：熵变化的一个量，表达式可以写为：信息增益率Gain Ratio：信息增益的变化率，表达式可以写为：基尼系数Gini Index：Gini（D）越小，数据集D的纯度越高，具体表达式如下：实际上基尼指数、熵、分类误差率三者之间数学关系是统一的
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2024-08-10 17:17:53
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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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用Python实现随机森林算法，深度学习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
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2023-08-26 11:38:49
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载入数据import pandas as pd
# Load data
melbourne_file_path = '../input/melbourne-housing-snapshot/melb_data.csv'
melbourne_data = pd.read_csv(melbourne_file_path)
# Filter rows with missing price value
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2023-06-15 10:41:28
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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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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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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
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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
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机器学习笔记（7）——决策树&随机森林代码本文部分图片与文字来源网络或学术论文，仅供学习使用，持续修改完善中。目录机器学习笔记（7）——决策树&随机森林代码1、决策树python写决策树sklearn实现决策树分类器 sklearn实现决策树回归器2、随机森林sklearn实现随机森林分类器 sklearn实现随机森林回归器 sklearn用随机森林回
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2024-02-23 18:08:38
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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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随机森林算法原理随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。 1、原理随机森林由Leo Breiman(2001)提出的一种分类算法，它通过自助法(bootstrap)重采样技术，从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取n个样本生成新的训练样本集合训练决策树，然后按以上步骤生成m棵决策树
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2023-09-18 07:01:28
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随机森林分类器：算法简介： 随机森林是决策树的集成算法。随机森林包含多个决策树来降低过拟合的风险。随机森林同样具有易解释性、可处理类别特征、易扩展到多分类问题、不需特征缩放等性质。 随机森林分别训练一系列的决策树，所以训练过程是并行的。因算法中加入随机过程，所以每个决策树又有少量区别。通过
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2024-01-02 16:08:24
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推荐一篇写的很好的博客：[Machine Learning & Algorithm] 随机森林（Random Forest）.一、随机森林算法的原理随机森林算法是Bagging集成框架下的一种算法。它同时对训练数据和特征采用随机抽样的方式来构建更加多样化的基模型。随机森林具体的算法步骤如下：随机抽样训练决策树。假如有N个样本，则有放回的随机选择N个样本（每次随机选择一个样本，然后返回继续选
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2024-03-09 13:24:51
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# 随机森林算法实现指南
随机森林是一种集成学习算法，它结合了多个决策树的结果来提升预测的准确性。在本文中，我们将逐步指导初学者如何在Python中实现随机森林算法，包括从安装依赖库到实际代码示例的全过程。
## 实现随机森林算法的步骤
以下是实现随机森林算法的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 导入数据
原创
2024-09-23 04:32:31
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