背景前几天遇到我的一个大哥，让我帮他做遥感的机器学习。之前没做过，都不太懂，后来在这个大哥的指导下，大概了解了一点点皮毛。所谓的遥感机器学习其实主要做的是：遥感数据处理?。也就是把遥感数据处理成面板数据之后，就可以使用机器学习模型了。这篇文章还不涉及交叉验证、调参等细节。如果后面有需要，会继续介绍。数据与代码数据和代码全都免费共享，我觉得这种东西本来就是免费的，共享给大家。虽然代码是我写的，但是我
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2024-08-10 08:29:12
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mean decrease impurity和mean decrease accuracy。平均不纯度减少----mean decrease impurity随机森林由多个决策树构成。决策树中的每一个节点都是关于某个特征的条件，为的是将数据集按照不同的响应变量一分为二。利用不纯度可以确定节点（最优条件），对于分类问题，通常采用基尼不纯度或者信息增益，对于回归问题，通常采用
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2023-10-23 16:16:35
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# 使用Java实现随机森林算法的指南
在数据科学和机器学习的领域，随机森林(Random Forest)是一种强大的集成学习算法。它通过构建多棵决策树来提高预测的准确性和鲁棒性。在这篇文章中，我们将通过简单的步骤，教会你如何在Java中实现随机森林算法。
## 流程概述
以下是实现随机森林算法的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
这篇文章是关于什么的在本文中，我们将了解随机森林算法是如何在内部工作的。为了真正理解它，了解一下决策树分类器可能会有帮助。但这并不完全是必需的。注意：我们不涉及建模中涉及的预处理或特征工程步骤，只查看当我们使用sklearn的RandomForestClassifier包调用.fit()和.transform()方法时，算法中会发生什么。随机森林随机森林是一种基于树的算法。它是多种不同种
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2023-10-14 16:04:10
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# 随机森林算法做特征选择的Python实现
在机器学习中，特征选择是一个非常重要的步骤，能够提高模型的性能并减少过拟合。随机森林算法不仅是一种分类和回归的强大工具，同时也可以用于特征选择。本文将带你一步步学习如何使用随机森林算法进行特征选择，特别是用Python实现。
## 整体流程
在开始之前，我们先来了解一下整个实现的流程。下面是一个简洁的流程表，描述了整个任务的各个步骤。
| 步骤
1. 随机森林RandomForestClassifier官方网址：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.htmlGitHub文档地址：https://github.com/gao7025/random_forest1.1 原理解释从给定的训练集通过多次随机
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2023-09-13 12:59:58
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集成思想Boosting 通过将弱学习器 提升为强学习器的集成方法来提高预测精度，典型的算法是：AdaBoost、GBDT、 XGBoostBagging 通过自主采样的方法生成众多并行式的分类器，通过“少数服从多数”的原则来确定最终的结果。典型的算法有 随机森林、随机森林（Random Forest）随机森林是指利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种算法。也就是说随机森林算法是一个包含多个决策
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2023-10-10 13:59:00
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简化理解，随机森林RF[Random Forest]是Bagging算法和决策树DT分类器的一种结合，能够执行分类和回归任务。除此之外，模型组合+决策器还有一种比较基本的形式是梯度提升决策树GBDT[Gradient Boost Decision Tree]。随机森林的优势之一是能够处理特征数量巨大的数据，比如基因芯片数据等。1. 随机森林算法[1]从原始数据集中有放回地随机采样出n个样本，构造子
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2023-10-15 00:50:14
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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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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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前言 随机森林是基于决策树（Decision Tree）的优化版本。随机森林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。“每棵决策树都是一个分类器（假
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2023-07-28 18:57:21
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这
几天一直在看随机森林。可以说遇到任何一个有关预测的问题。都可以首先随机森林来进行预测，同时得到的结果也不会太差。在这篇文章里我首先会向大家推荐几篇写的比较好的博客。接着会将我觉得比较好的例子使用python+scikit－learn包来实现出来。 首先推荐的就是：随机森林入门—简化版http://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/06/introductio
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2023-08-16 21:04:28
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基础知识[关于决策树的基础知识参考：]在机器学习中，随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，所以叫做随机森林。随机森林中的决策树之间是没有关联的，当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类看看这个样本应该属于哪一类，最后取所有决策树中分类结果最多的那类为最终的结果（每棵树的权重要考虑进来）。所有的树训练都是使用同样的参数，但是训练集是不同的，分类器的错误估计
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2024-05-13 10:22:23
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1. 随机森林算法原理 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法来构建更加多样化的模型。随机森林具体的算法步骤如下：1, 假设有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，然后将该样本放回并继续选择）。采用选择好的N个样本用来训练一个决策树，作为决策树
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2023-11-24 05:47:08
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任务一 随机森林算法梳理】1. 集成学习概念2. 个体学习器概念3. boosting bagging4. 结合策略(平均法，投票法，学习法)5. 随机森林思想6. 随机森林的推广7. 优缺点8. sklearn参数2 9.应用场景 一、集成学习概念在日常生活中我们会遇到这样的情况：对一个决策问题，如果一个人拿不定主意，可以组织多个人来集体决策。如果要判断一个病人是否患有某种疑难疾病，可
# Python随机森林算法
## 引言
在机器学习领域，有许多经典的算法可以用于解决分类和回归问题。其中之一就是随机森林算法。随机森林是一种集成学习方法，结合了决策树和随机性的特点。它在特征选择、处理缺失数据、非线性关系等方面有较好的表现，并且在实际应用中得到了广泛的应用。
本文将介绍随机森林算法的原理和应用，以及如何使用Python实现随机森林算法。
## 随机森林原理
### 决策树
原创
2024-01-11 11:08:05
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# 随机森林算法简介
随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，由多个决策树构成。它是通过训练多个决策树，然后将它们集成起来做出预测的一种算法。在机器学习领域，随机森林被广泛应用于分类和回归问题。
## 决策树算法简介
在了解随机森林之前，我们先介绍决策树算法。决策树是一种基本的机器学习算法，它通过对特征进行递归划分，构建一颗树状结构，从而实现对数据的分类或回归。
例如，我
原创
2023-07-22 04:48:13
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随机森林算法的理论知识 随机森林是一种有监督学习算法，是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单，易于实现，计算开销也很小，但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能，因此，随机森林被誉为“代表集成学习技术水平
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2023-05-23 19:20:38
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文章目录1. 前言2. 随机森林原理3.实现原理3.1并行化训练3.1.1训练函数3.1.2 单进程训练函数生成数据集模块——生成部分数据集单进程训练函数代码3.2 并行化预测3.2.1 预测函数3.2.2 单进程预测函数4. 并行化结果分析5. 源码参考资料1. 前言Python其实已经实现过随机森林， 而且有并行化的参数n_jobs 来设置可以使用多个可用的cpu核并行计算。n_jobs :
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2024-08-20 17:42:00
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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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