之前在集成原理小结中总结了Bagging的原理。 理解了bagging算法，随机森林(Random Forest,以下简称RF)就好理解了。它是Bagging算法的进化版，也就是说，它的思想仍然是bagging,但是进行了独有的改进。1. 随机森林的原理（普通bagging的升级版）第一，RF使用了CART决策树作为弱学习器。第二，在使用决策树的基础上，RF对决策树的建立做了改进，对于普通的决策
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2024-03-01 10:59:22
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目录一、基础概念1.监督式机器学习2. 回归和分类3. 决策树4. 随机森林二、Random Forest 的构造1. 算法实现2.数据的随机选取3. 待选特征的随机选取三、Random Forest 优缺点1 .优点2 .缺点四、Random Forest 的Python实现1. 随机森林python实现2. Decision Tree 和 Random Forest 对比 一、基础概念随机森
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2023-08-31 07:42:59
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随机森林的一般步骤：对原始数据集进行可放回随机抽样成K组子数据集从样本的N个特征随机抽样m个特征对每个子数据集构建最优学习模型对于新的输入数据，根据K个最优学习模型，得到最终结果采用bagging的方法可以降低方差，但不能降低偏差公式法分析bagging法模型的方差问题：假设子数据集变量的方差为，两两变量之间的相关性为所以，bagging法的方差： 由（4）式可得，bagging法的方差
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2024-04-23 10:42:43
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前言本文基于孕妇吸烟与胎儿问题中数据集与前期处理针对随机森林与LGBM模型网格搜索效率低，使用贝叶斯调参提高效率有关于贝叶斯优化包相关参数说明详解可以看GitHub地址将处理好的数据用dill包进行封装，大家在尝试运行时，需要安装dill包数据导入基于jupyter notebook的魔术命令，如果不在jupyter notebook中运行，请将%号去掉# 如果已经安装过dill包可以不要下面的魔
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2024-04-01 08:50:28
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随机网格搜索RandomizedSearchCV在网格搜索时我们提到，伴随着数据和模型的复杂度提升，网格搜索所需要的时间急剧增加。以随机森林算法为例，如果使用过万的数据，搜索时间则会立刻上升好几个小时。因此，我们急需寻找到一种更加高效的超参数搜索方法。首先，当所使用的算法确定时，决定枚举网格搜索运算速度的因子一共有两个：参数空间的大小：参数空间越大，需要建模的次数越多数据量的大小：数据量越大，每次
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2024-04-19 15:20:36
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一，介绍Bagging算法：假定有m个训练集，我们采用自助采样法，每次随机抽取一个放入采样集中，然后再把样本放回训练集，一共抽取m次，获得一个用于训练的采样集（里面有m个样本）。根据需要我们一共抽取T个采样集，学习出T个基学习器。在进行预测时，对于分类任务采用简单投票发；回归任务采用简单平均法。随机森林：随机森林是Bagging算法的扩展。在以决策树为基学习器构建bagging集成的基础上，进一步
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2024-04-08 20:58:46
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1.背景介绍决策树和随机森林是一种流行的机器学习算法，它们在数据分类和预测任务中表现出色。决策树是一种简单易理解的算法，它通过递归地划分数据集，将数据分为多个子集，每个子集都有一个基于特征值的决策规则。随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个独立的决策树，并将它们的预测结果通过平均或投票的方式结合起来，从而提高预测准确性。在本文中，我们将详细介绍决策树和随机森林的核心概念、算法原理和优化方法。我
众数而定。通过自助法（boot-strap）重采样技术，不断生成训练样本和测试样本，由训练样本生成多个分类树组成的随机森林，测试数据的分类结果按分类树投票多少形成的分数而定。随机的方式建立一个森林，森林里有很多决策树，且每棵树之间无关联，当有一个新样本进入后，让森林中每棵决策树分别各自独立判断，看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法）。然后看哪一类被选择最多，就选择预测此样本为那一类。
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2024-09-17 13:36:18
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一、决策树决策树是机器学习最基本的模型，在不考虑其他复杂情况下，我们可以用一句话来描述决策树：如果得分大于等于60分，那么你及格了。这是一个最最简单的决策树的模型，我们把及格和没及格分别附上标签，及格（1），没及格（0），那么得到的决策树是这样的但是我们几乎不会让计算机做这么简单的工作，我们把情况变得复杂一点引用别的文章的一个例子这是一张女孩对于不同条件的男性是否会选择见面的统计表，图
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2024-07-01 19:55:51
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本文主要目的是通过一段及其简单的小程序来快速学习python 中sklearn的RandomForest这一函数的基本操作和使用，注意不是用python纯粹从头到尾自己构建RandomForest，既然sklearn提供了现成的我们直接拿来用就可以了，当然其原理十分重要，下面最简单介绍： 集成学习是将多个
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2023-08-10 13:09:46
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目录1、随机森林模型的基本原理和代码实现（1）集成模型简介1、Bagging算法1、Boosting算法（2）随机森林模型的基本原理2、量化金融 - 股票数据获取（1）股票基本数据获取（2）Tushare库的基本介绍1、获得日线行情数据2、想调取超过3年的日线级别数据3、获得分钟级别的数据4、获得分笔数据5、获得指数信息（3）股票衍生变量生成1、生成股票基本数据2、简单衍生变量的计算3、移动平均线
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2024-08-09 14:21:36
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【翻译自： Feature Selection with Stochastic Optimization Algorithms】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】 &n
文章目录总体思路分为三部1.查看数据，对数据进行清洗，规约1.1 查看数据1.2 数据清洗,规约1.3 删除不相关的特征1.4 数据one-hot处理*2.建立模型，挑选出最优参数2.1 准备数据集,训练集，测试集2.2 建立随机森林模型2.3 通过树的大小和K折验证得到log_loss最小的值和最优树的数量2.4 通过树的深度和K折验证得到log_loss最小的值和最大深度的最优值3.绘制模型
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2024-09-18 11:52:53
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GBDT参数调优框架参数n_estimators: 弱学习器的最大迭代次数，或者说最大的弱学习器的个数。learning_rate: 每个弱学习器的权重缩减系数ν，ν的取值范围为0<ν≤1。subsample: 子采样，取值为(0,1]。init: 即初始化的时候的弱学习器。loss: 即我们GBDT算法中的损失函数。alpha：这个参数只有GradientBoostingRegressor
引言 小时候，蜣螂还是比较多见的，还顽皮地将粪球给它弄走，或者给它来点障碍。现在放牛的几乎看不到了，蜣螂没东西可推了，也慢慢从我们的视线中消失了。DBO介绍2022年11月27日，东华大学沈波教授团队，继麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm，SSA）之后，又提出了一种全新的群体智能优化算法——蜣螂优化（Dung beetle optimizer，DBO），主要模拟了蜣螂的
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2024-01-31 07:09:12
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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的方法”。 01随机森林的随机性体现在哪几个方面？ 1.1数据集的随机选取 从原始的数据集中采取有放回的抽样（bagging），构造子数据集，子数据集的
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2023-11-21 20:37:12
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集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。随机森林实际上就是决策树的集成，由多棵树组合而成，回归树的集合就是随机森林回归，分类树的集合就是随机森林分类。重要参数（与决策树差不多） 参数含义criterion不纯度的衡量指标，有基尼系数和信息熵两种选择 max_depth 树的
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2023-06-29 16:35:32
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前言随机森林Python版本有很可以调用的库，使用随机森林非常方便，主要用到以下的库： sklearn pandas numpy随机森林入门我们先通过一段代码来了解Python中如何使用随机森林。from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pand
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2023-08-02 17:29:16
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机器学习概念Bagging算法Boosting算法随机森林模型的基本原理随机森林模型的代码实现 大数据分析与机器学习 概念 集成学习模型：将多个模型组合在一起，从而产生更强大的模型 随机森林模型：非常典型的集成学习模型 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
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2023-09-19 04:55:51
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一、数据集背景乳腺癌数据集是由加州大学欧文分校维护的 UCI 机器学习存储库。数据集包含 569 个恶性和良性肿瘤细胞样本。样本类别分布：良性357，恶性212数据集中的前两列分别存储样本的唯一 ID 编号和相应的诊断（M=恶性，B=良性）。第 3-32 列包含 30 个实值特征，这些特征是根据细胞核的数字化图像计算得出的，可用于构建模型来预测肿瘤是良性还是恶性。1= 恶性（癌性）- （M）0 =
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2023-08-01 15:00:50
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