笔记-Bagging与随机森林

最新推荐文章于 2024-08-26 21:00:24 发布
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#机器学习 #bagging #随机森林

本文介绍了集成学习中的两种方法：bagging与boosting。重点阐述了bagging的工作原理及其实现方式——随机森林算法，并指出其在数据挖掘竞赛中的广泛应用。

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集成学习中有两类方法，bagging和boosting。bagging使用众多弱学习器进行并行拟合，不同的学习器之间取长补短，能达到甚至超越强学习器的效果。bagging的有效实现是随机森林算法，也是在数据挖掘比赛中常使用的基础方法。参考链接如下：

Bagging与随机森林算法原理小结 - 刘建平Pinard - 博客园

机器学习学习笔记 --- Python实现随机森林RandomForest
杨鑫newlife的专栏
02-16 690
# -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'yangxin_ryan' ''' 机器方法中的 随机森林算法 ''' from random import seed, randrange, random class RandomForest(object): # load data def load_data_set(self, file_na...
【机器学习-21】集成学习---Bagging之随机森林（RF）
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机器学习笔记之集成学习(二)Bagging与随机森林
静静的学习就好
03-14 919
上一节介绍了模型泛化误差的组成——偏差、方差、噪声。本节将介绍降低方差的集成学习方法——Bagging。
集成学习Bagging——随机森林模型
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07-19 2148
随机森林是机器学习领域最常用的算法之一，其算法构筑过程非常简单：从提供的数据中随机抽样出不同的子集，用于建立多棵不同的决策树，并按照Bagging的规则对单棵决策树的结果进行集成（回归则平均，分类则少数服从多数）。因此在随机森林回归器的参数当中，有数个关于数据随机抽样的参数。决策树的可以完美学习训练集上的内容，达到RMSE=0的程度。
Bagging 和随机森林
weixin_46556352的博客
04-05 1735
1. Bagging 框架¶ 1.1 算法引入¶ Baggging 框架通过有放回的抽样产生不同的训练集，从而训练具有差异性的弱学习器，然后通过平权投票、多数表决的方式决定预测结果。 例子： 目标：把下面的圈和方块进行分类 1) 采样不同数据集 2)训练分类器 3)平权投票，获取最终结果 4)主要实现过程小结 Bagging 使用 bootstrap 采样, 会存在大约 ⅓ 左右的数据未被选中用于训练弱学习，这部分未被选中的数据被称为 oob（out of bag）, ...
bagging与随机森林
zzk0126的博客
09-04 533
集成学习（ensemble learning）是现在非常热门的机器学习方法，在各种大赛中都可以看到它的身影。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务，所以常常比单一学习器具有更为显著的泛化性能。根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习主要可以分为两类：①个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，代表是Boosting；②个体学习器之间不存在强依赖关系、可同时生成并行化方法，代表是Bagging。
bagging：随机森林
Alex_sdhjkb的博客
12-26 882
集成学习（Ensemble learning）是机器学习中最先进、最有效、最具研究价值的领域之一，这类方法会训练多个弱评估器（base estimators），并将它们输出的结果以某种方式结合起来解决一个问题。当代工业应用中，唯一能与深度学习算法分庭抗礼的算法；数据竞赛高分榜统治者，KDDcup、Kaggle、天池、DC冠军队御用算法；在搜索、推荐、广告等众多领域，事实上的工业标准和基准模型；任何机器学习/深度学习工作者都必须掌握其原理、熟读其思想的领域。
sheng的学习笔记-AI-集成学习（adaboost,bagging，随机森林，堆叠法）
coldstarry的专栏
06-17 1308
集成需求，boosting,adaboost,bagging,随机森林
机器学习笔记-集成学习之Bagging，Boosting，随机森林三者特性对比
lilu916的博客
09-26 8650
集成学习的概念 集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。只包含同种类型的个体学习器，这样的集成是“同质”的，例如都是神经网络或者决策树；包含不同类型的个体学习器，这样的集成是“异质”的，例如同时包括神经网络和决策树。集成学习通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能。 根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为两大类：1）个体学习器间存在强大依
【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch12 随机森林（Random Forest）
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本学习笔记 仅为以防自己忘记了，顺便分享给一起学习的网友们参考。如有不同意见/建议，可以友好讨论。本学习笔记 所有的代码和数据都可以从陈强老师的个人主页上下载陈强.机器学习及Python应用. 北京：高等教育出版社, 2021.数学原理等 详见陈强老师的PPT网友阡之尘埃的Python机器学习09——随机森林另：各位同学能不能帮我看看习题（分类问题的随机森林：Mushroom.csv）,我是不是处理X没处理对啊？为什么不管是单个决策树还是随机森林，R^2都是1.0 啊啊啊？！！！我已经纠结了好几天了。
Bagging随机森林
再学一夏
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Bagging（袋装法） 又称自主聚集（bootstrap aggregating）是一种根据均匀概率分布从数据集中重复抽样（有放回）的技术。 新数据可能有重复的值，而原始数据集中的某些样本可能根本没有出现在新数据集中 降低方差，提高模型整体的稳定性 ...
机器学习算法总结之Bagging与随机森林
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写在前面 集成学习（ensemble learning）是现在非常热门的机器学习方法，在各种大赛中都可以看到它的身影。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务，所以常常比单一学习器具有更为显著的泛化性能。根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习主要可以分为两类：①个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，代表是Boosting；②个体学习器之...
数据挖掘算法-----bagging集成----随机森林
菜菜鸟的博客
07-25 3095
bagging（bootstrap aggregating），套袋法，是一种集成学习算法，采用随机有放回的选择训练数据然后构造分类器，最后进行组合。例如随机森林。 算法流程： 从原始样本集中抽取训练集，每轮从原始样本集中使用bootstraping的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽到，有些样本可能一次都没有被抽中），共进行k轮抽取，得到k个训练集。（训练集相互独立） 每...
Bagging 与随机森林
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一.Bagging Bagging:并行式的集成学习 思想：自助采样（Bootstrap sampling）：给定m个样本集，有放回的随机采样m次，得到含m个样本的采样集。基于每个采样集训练出一个基学习器，再将这些学习器进行结合。 分类：简单投票 回归：简单平均 bagging 的复杂度与基学习器的复杂度同阶。 对于一个样本，它在某一次含m个样本的训练集的随机采样中，每次被采集到的概...
bagging 和 随机森林
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太懒了 直接把周老师的书内容整上来吧       首先它的采样是有放回的采样，称为自助采样 booststrap  很显然再ADABOOST里面，我们发现各个学习器之间其实是很不独立的，而bagging 要做的就是加大独立性，所谓的和而不同。它有一个优势就是可以并行训练因此速度很快，速度和单个的及学习器的训练速度一样的。     相比于ADABOOST  它的另一个优势就是可...
Bagging与随机森林
浅梦的学习笔记
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Bagging Bagging是Bootstrap AGGregatING的缩写。 Bagging基于自助采样法(bootstrap sampling)。给定包含m个样本的数据集，先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时该样本仍有可能被选中。这样，经过m次随机采样操作，我们得到含m个样本的采样集，初始训练集中有的样本再采样集里多次出现，有的则从未出现。 采样出...
Bagging和随机森林
m0_46698362的博客
08-14 659
Bagging是Bootstrap aggregating的缩写，该方法的核心包括自助抽样（boostrap）和平均（aggregating） Bagging自助抽样过程 通过有放回抽样的方式，获取与原数据集D大小一样的样本集Dt。 给定n个样本的数据集D，对于迭代（t=1，2，…，T），用来创建分类器Mt,基于基分类器的投票返回类预测。一个样本有1-1/n的概率不会被选到，则一个样本不会被抽到的概率是 lim⁡n→∞(1−1n)n=0.368 \lim_{n\rightarrow \infty }\le
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