随机森林和集成算法

最新推荐文章于 2022-03-13 09:11:30 发布
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#随机森林和集成算法

本文深入探讨集成算法ensemble learning的核心概念，包括bagging、boosting和stacking三种主要方法。bagging通过训练多个分类器求平均值提升泛化能力，如随机森林；boosting则从弱学习器逐步加强，如AdaBoost；stacking则聚合多种模型，提升预测精度。

集成算法ensemble learning

一：bagging bootstrap aggregation

训练多个分类器求平均值
随机：每一树按照一定比例随机采样(有放回的采样)，特征选择随机
优势：选择随机，保证很强的泛化能力
代表：如随机森林
森林：很多决策树并行求平均值
计算公式：这里写图片描述

二：boosting从弱学习器加强

代表：AdaBoost 根据前一次的分类效果调整数据权重
计算公式：这里写图片描述

三：stacking堆叠模型

聚合多个分类或回归模型

集成算法——随机森林（Random Forest）
白话机器学习
09-17 1513
在使用随机森林时，我们可以不划分测试和训练集，只要开启袋外数据支持，就可以用袋外数据测试我们的模型。（在sklearn的随机森林中predict_proba返回每棵树的概率，然后取平均概率，从而根据概率值是否大于0.5划分为1，否则为0，来决定样本分类的）在构建决策树时，我们从训练数据中有放回的随机选取一部分样本，同时也不会使用数据样本中的全部特征，而是随机选取部分特征进行训练。用于构建随机森林的每棵决策树使用的样本和特征都各不相同，由于二重随机性，每棵树都不会一样，因此，这增加了随机森林整体的泛化能力。
集成算法：随机森林
未名湖畔的落叶
02-27 891
  在集成算法这一章中，我们大概的阐述了一下常用的两种集成算法，这里我们就具体研究一下 baggingbaggingbagging 算法中最常用的模型：随机森林。   由前面我们了解：baggingbaggingbagging + 决策树 = 随机森林，所以在学习随机森林之前，我们必须了解决策树相关的知识，这些我在ID3，C4.5，CART中已经比较详细的讲过一遍，这里就不在赘述了，有不懂的童鞋可...
集成算法与随机森林简介
云海的博客
06-17 421
集成算法的种类： 第一种，随机森林模型 随机森林的优势： ①能够处理很高维度的数据，不用做特征选择。 ②训练完之后可以给出哪些feature比较重要 ③容易做成并行化方法，速度较快 ④可视化展示。 第二种： Boosting模型。 串行模式 从弱学习期开始加强，通过加权来进行训练。 典型代表：AdaBoost ,Xgboost Ada boost会根据前一次的分...
集成算法（随机森林）【知识整理】
Droke_Zhou的博客
03-04 1557
集成算法·随机森林的原理介绍（分析基础）综述Ensemble LearningBagging模型Random ForestKKNBoosting模型AdaboostStacking模型小结 综述 整理一些关于数据分析的知识：本章为集成算法（随机森林）的原理介绍，具体的实现代码在下一章的titanic获救数据分析中具体讲述。 Ensemble Learning 目的：让机器学习的效果更好。例如：单...
集成算法之随机森林
now
03-25 658
集成算法之随机森林（森林就是构建多个树，随机就是取数是随机且有范围的） 集成算法包含(bagging/boosting/stacking）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所有决策树输出的类别的众数而定。利用相同的训练数搭建多个独立的分类模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则作出最终的分类决策。例如,如果你训练了5个树,其中有4个树的结果是 True ,1个数的结果是 False ,那么最终结果会是 True . 在前面的决策当中我们提到，一个标准的决策树会根
随机森林与集成算法-实验.zip
06-04
随机森林与集成算法是机器学习领域中的重要概念，它们在数据挖掘、模式识别和预测分析中扮演着关键角色。本文将深入探讨这两个主题，并结合提供的压缩包文件进行讲解。 首先，随机森林是一种集成学习方法，它由多个...
随机森林等集成算法高频面试题1
08-08
随机森林是一种典型的集成算法，通过构建多棵决策树，并将它们组合起来进行预测。它通过在每棵树的训练过程中引入随机性来增加模型的多样性，具体方法是随机选择训练集中的样本和特征。这种随机性有助于提高模型的...
Java实现随机森林算法
最新发布
05-02
在Java中实现随机森林算法通常需要使用机器学习库，比如Weka或者Apache Spark的MLlib。下面我将展示一个使用Weka库的简单示例，来说明如何使用随机森林算法对数据进行分类。 首先，你需要在项目中引入Weka库。如果...
课时71集成算法-随机森林_随机森林算法_集成算法；python_随机森林_
10-01
随机森林是一种强大的机器学习算法，尤其在分类和回归任务中表现突出。它是集成学习方法的典型代表，通过构建并结合多个决策树来提高预测的准确性和稳定性。在本课时中，我们将深入探讨随机森林算法的基本原理、实现...
基于随机森林的分类算法的matlab简单实现
02-15
随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成，用于分类和回归任务。在MATLAB中实现随机森林，我们可以利用其自带的 Statistics and Machine Learning Toolbox。本项目提供的资源包含了一个简单的随机森林分类算法...
机器学习算法笔记-随机森林与集成算法
weixin_39835296的博客
08-27 295
随机森林（RF）集成算法（E内设目标了learning）RF梯度提升树（GBDT）Boosting模型Stacking 集成算法（E内设目标了learning） 目的： 让机器学习效果更好，类似集成电路。 集成学习 Bagging：训练多个模型取平均（各模型相互独立，并行） Boosting：从弱学习期开始，通过加权来进行训练（隔膜型间存在关系，串行），随机森林就是一种Bagging Stacking：聚合多个分类或回归模型 RF 随机森林： 每次从训练集中随机选择一定比例的数据，作为决策树的输入数据，因为
[机器学习与scikit-learn-17]：算法-随机森林分类与集成算法概述
文火冰糖（王文兵）的博客
03-13 1366
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_优快云博客 本文网址： 目录 前言： 第1章 集成算法概述 1.1 概述 1.2 集成算法的目标 1.3sklearn中的集成算法：ensemble库 1.4 基评估器/基分类器 1.5 随机森林中的“随机” 1.6 随机森林运作的条件 第2章 RandomForestClassifier的使用 2.1RandomForestClassifier类参数详解 2.2 代码示例 第3章 随机森林好于决..
梯度下降的超参数大于等于2什么意思_集成算法：随机森林与梯度提升树
weixin_39695672的博客
11-23 420
上次文章中有介绍了决策树算法相关的理论，可以分为回归树和分类树。虽然决策树模型的结论容易理解，但是由于算法的能力有限，预测结果通常会被构建模型的训练集所影响，虽然我们可以通过剪枝的方法解决模型过度拟合训练数据集的问题，但是对于单个树模型来讲，预测的能力相对较弱，所以本次就将决策树算法提升至集成算法的层次，从而使我们在使用决策树模型时拥有更好的预测效果。一、随机森林1、boostsrap自助抽样在介...
集成算法 - 随机森林
taon1607的博客
06-22 273
这一节，我们来聊聊随机森林算法，虽然我对这些算法的理解也不是很深，但还是决定写一写。首先，集成算法是指多种算法的集合，因为单一的算法在处理某种问题时，可能会有所限制，集成算法会综合多种算法的结果，得到一个均值，效果往往会比单一算法好一些。 前面我们讨论过决策树，那随机森林就不难理解，它是由多个决策树组合而成的，可以是1棵树，10棵树，100棵树，甚至上千棵树。前面我们了解了决策树的构造过程，那么随机森林就是构造很多棵决策树，每棵决策树各不相同。那么如何保证构造出来的每棵决策树都不一样呢？这就要使用不同的数据
机器学习4集成算法与随机森林
我的心曾悲伤7次
05-07 340
随机森林 随机:数据采样随机，特征选择随机 森林：很多个决策树并行放在一起
【机器学习】集成算法与随机森林
机器学习初学者必看，关注我，一起了解机器学习
08-27 536
集成算法与随机森林 目的：让机器学习效果更好，一个人决策树效果不够，那就一群树。 Bagging 训练多个分类器取均值，进行并行训练 f(x)=1m∑k=1mfk(x)f(x)= \frac{1}{m}\sum_{k=1}^mf_k(x)f(x)=m1​k=1∑m​fk​(x) 全称：Bootstrap aggregation(并行训练一堆分类器（树）) 最典型代表：随机森林 随机：数据采样随机，...
随机森林算法与集成学习
weixin_52185313的博客
12-05 992
随机森林算法与集成学习 – 潘登同学的Machine Learning笔记 文章目录随机森林算法与集成学习 -- 潘登同学的Machine Learning笔记聚合模型同权重不同权重如何生成g(x)g(x)g(x)Bagging（一袋子模型）Boosting（提升模型）随机森林OOB问题(Out of bag data)实战鸢尾花数据集多种模型 + bagging随机森林OOB 书接上文，经典决策树CART、ID3与C4.5，我们构建了一颗树来解决分类、拟合问题，但是一棵树的缺点也很明显，就是容易过拟合；再
Python随机森林机器学习算法实现教程
这对于初学者理解机器学习的工作原理，以及进一步学习更复杂的算法和模型具有重要意义。 在实际应用中，随机森林算法适用于多种场景，如图像识别、生物信息学、金融风险评估、推荐系统等。它能够处理非线性关系，对...
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