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搜索关键字:随机森林    ( 358个结果
决策树与随机森林
一、决策树 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法,本篇主要讨论用于分类的决策树。 1.决策树模型 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成。结点有两种类型:内部结点(internal node)和叶 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-17 13:57:10    阅读次数:231
机器学习 gbdt-xgboost 决策树提升
[TOC] xgboost xgboost是一个监督模型,它对应的模型就是一堆CART树,即由CART树组成的随机森林。预测的最终结果是由随机森林中的所有CART树的预测分数相加。 总而言之xgboost的想要解决的问题是通过前t 1棵的预测值加和我们是否能算出第t棵树的最优预测值? CART(Cl ...
分类:其他好文   时间:2019-01-16 15:02:16    阅读次数:216
机器学习算法汇总大梳理
多分类问题优先选择SVM,随机森林,其次是逻辑回归。 朴素贝叶斯和线性回归都是比较简单的模型,对于数据的要求比较高,功能不是特别强大。 1、决策树 不需要对数据做任何预处理, 2、随机森林 3、数据预处理与特征工程 (1)数据预处理:只需要X 数据无量钢化:标准化(转化为正态分布)、归一化(不改变数 ...
分类:编程语言   时间:2019-01-13 16:08:38    阅读次数:312
机器学习与人工智障(5):决策树与随机森林
一、从LR到决策树 1.总体流程与核心问题 (1)决策树是基于树的结构进行决策: 每个“内部节点”对应于某个属性上的“测试” 每个分支对应于该测试的一种可能结果(即该属性上的每个取值) 每个叶节点对应于一个预测结果 (2)学习过程:通过对训练样本的分析来确定“划分属性”(即内部节点所对应的属性) ( ...
分类:其他好文   时间:2019-01-12 13:14:55    阅读次数:202
随机森林算法原理小结
来自:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6156009.html 集成学习有两个流派,一个是boosting,特点是各个弱学习器之间有依赖关系;一个是bagging,特点是各个弱学习器之间没依赖关系,可以并行拟合。 1. bagging的原理 在集成学习原理总结中,给 ...
分类:编程语言   时间:2019-01-10 20:28:30    阅读次数:506
十大经典预测算法七---随机森林
算法概述 随机森林,顾名思义就是由很多决策树融合在一起的算法,它属于Bagging框架的一种算法。 随机森林的“森林”,它的弱模型是由决策树算法训练的(CART算法),CART算法即能做回归也能做分类,“随机”是指构造的模型有一定的随机性。 每一颗决策树模型的训练是通过自助采样法(Boostrap抽 ...
分类:编程语言   时间:2019-01-06 11:55:32    阅读次数:355
随机森林算法基础梳理
1.集成学习概念 在机器学习的有监督学习算法中,我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型,但实际情况往往不这么理想,有时我们只能得到多个有偏好的模型(弱监督模型,在某些方面表现的比较好)。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型,集成学习潜在的思想是即便 ...
分类:编程语言   时间:2018-12-19 21:56:48    阅读次数:238
python实现随机森林、逻辑回归和朴素贝叶斯的新闻文本分类
实现本文的文本数据可以在THUCTC下载也可以自己手动爬虫生成, 本文主要参考:https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/82716923 nb表示朴素贝叶斯 rf表示随机森林 lg表示逻辑回归 初学者(我)通过本程序的学习可以巩固python ...
分类:编程语言   时间:2018-12-03 17:16:58    阅读次数:276
集成算法
Bagging 典型的代表:随机森林。 从训练集从进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集,对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果: Boosting 典型代表:AdaBoost, Xgboost。 训练过程为阶梯状,基模型按次序一一进行训练(实现上可以做到并行),基模型的训练集按照某种策 ...
分类:编程语言   时间:2018-12-02 13:40:42    阅读次数:280
【机器学习】决策树与随机森林(转)
文章转自: https://www.cnblogs.com/fionacai/p/5894142.html    首先,在了解树模型之前,自然想到树模型和线性模型有什么区别呢?其中最重要的是,树形模型是一个一个特征进行处理,之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树 ...
分类:其他好文   时间:2018-12-01 23:43:33    阅读次数:276
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