笔记-Bagging与随机森林

最新推荐文章于 2024-06-17 14:59:32 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。

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

机器学习笔记——集成学习、Bagging（随机森林）、Boosting（AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM）、Stacking
haopinglianlian的博客
11-18 2107
本笔记介绍机器学习中常见的集成学习：Bagging和Boosting。
机器学习学习笔记 --- Python实现随机森林RandomForest
杨鑫newlife的专栏
02-16 809
# -*- 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...
机器学习笔记之集成学习(二)Bagging与随机森林
静静的学习就好
03-14 965
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
weixin_60200880的博客
07-19 2306
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 1781
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
09-04 572
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
12-26 999
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）
最新发布
coldstarry的专栏
06-17 1374
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 8690
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
Bagging随机森林
再学一夏
03-25 563
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
Kaiyuan_sjtu的博客
04-24 3560
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...
【机器学习-21】集成学习---Bagging之随机森林（RF）
热门推荐
qq_38614074的博客
04-28 1万+
在机器学习的广袤领域中，集成学习是一种强大且灵活的策略，它通过将多个单独的学习器（或称为“基学习器”）组合起来，形成一个更加强大的学习器，以提升模型的预测性能。集成学习的核心思想在于“集体智慧”的力量，即多个学习器的联合决策通常会比单一学习器的决策更为准确和稳健。集成学习的重要性在于它能够有效解决单一学习器可能存在的过拟合、欠拟合、稳定性差等问题。通过将多个基学习器的预测结果进行综合，集成学习不仅能够提高预测精度，还能增强模型的鲁棒性和泛化能力。
数据挖掘算法-----bagging集成----随机森林
菜菜鸟的博客
07-25 3110
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
csdn_lzw的博客
03-17 409
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
wqtltm的博客
08-25 2246
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
YQMind的博客
12-21 1038
https://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/03/07/random-forest-and-gbdt.html 周志华《机器学习》决策树实际上是将空间用超平面进行划分的一种方法，使得每一个叶子节点都是在空间中的一个不相交的区域。在进行决策的时候，根据输入样本的特征值，一步一步往下，最终使得样本落入其中一个叶子节点。在集成学习中，期望个体学习器应
Bagging和随机森林
m0_46698362的博客
08-14 695
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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