随机森林（RandomForest） 简介： 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。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 而 “Random Forests” 是他们的商标。 这个术语是1995 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-05 20:23:35
阅读次数：
489
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 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-04-30 11:36:53
阅读次数：
113
随机森林，顾名思义，是由众多决策树构建而成的算法。其最终输出由众多决策树根据投票决定（得票最多者获胜；或者得票超过一半输出，否则不输出。具体策略根据情况而定）。随机森林属于 集成学习 中的 Bagging（Bootstrap AGgregation 的简称） 方法。具体的，集成学习包含Boostin ...
分类：
其他好文 时间：
2019-11-25 11:33:38
阅读次数：
74
原文链接：http://tecdat.cn/?p=7335 本文 将针对R进行的几次建模练习的结果，以魁北克数据为依据，分为13年的训练和1年的测试。prophet与基本线性模型（lm），一般加性模型（gam）和随机森林（randomForest）进行了比较。 首先，设置一些选项，加载一些库，并更改 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-10-10 17:30:52
阅读次数：
272
Sklearn RandomForest算法（有监督学习），可以根据输入数据，选择最佳特征组合，减少特征冗余； 原理：由于随机决策树生成过程采用的Boostrap，所以在一棵树的生成过程并不会使用所有的样本，未使用的样本就叫（Out_of_bag）袋外样本，通过袋外样本，可以评估这个树的准确度，其他 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-09-30 23:18:00
阅读次数：
204
RandomForest的分类类是RandomForestClassifier，而RandomForestRegressor属于回归类 参数 n_estimators 也就是弱学习器的最大迭代次数，或者说最大的弱学习器的个数，默认是10。一般来说n_estimators太小，容易欠拟合，n_esti ...
分类：
其他好文 时间：
2019-08-10 11:39:07
阅读次数：
108
随机森林算法原理请参照上篇:随机森林。数据依旧为MNIST数据集。 代码如下： from __future__ import print_function?# Ignore all GPUs, tf random forest does not benefit from it.import os?i ...
分类：
编程语言 时间：
2019-07-14 09:17:15
阅读次数：
420
Sklearn-RandomForest https://www.cnblogs.com/zongfa/p/8824351.html ...
分类：
其他好文 时间：
2019-04-07 11:23:21
阅读次数：
129
一、Out of bag estimate（OOB） 1、OOB sample number RF是bagging的一种发方法，在做有放回的bootstrap时，由抽样随机性可得到（其中1/e可由高数中的洛必达法则得到）： RF中每次抽样N个样本训练每一棵decision tree（gt），对于此棵 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-11-02 13:03:18
阅读次数：
200
概念 随机森林(RandomForest)：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数输出的类别的众数而定 优点：适合离散型和连续型的属性数据；对海量数据，尽量避免了过度拟合的问题；对高维数据，不会出现特征选择困难的问题；实现简单，训练速度快，适合 进行分布式计算 1 impo ...
分类：
编程语言 时间：
2018-10-05 23:59:35
阅读次数：
492
