决策树随机森林

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原创 最新推荐文章于 2026-04-14 02:06:23 发布 492 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
LSHForest进行文本相似性计算 LSH Forest: Locality Sensitive Hashing forest,局部敏感哈希森林， 是最近邻搜索方法的代替，排序实现二进制搜索和32位定长数组和散列，使用hash家族的随机投影方法近似余弦距离。 随机投影树，对所有的数据进行划分，将每次搜索与计算的点的数目减小到一个可接受的范围，然后建立多个随机投影树构成随机投影森林，将森林的综合结果作为最终的结果。 随机投影树的构建 阅读详情

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决策树的过拟合

剪枝算法

Bootstraping

应用

一种可能的方案

样本不均衡的常用处理方法

使用RF建立计算样本间相似度

Isolation Forest

决策树分类鸢尾花数据

随机森林

决策树用于拟合

多输出的决策树回归

决策树的过拟合

决策树对训练属于有很好的分类能力，但对 未知的测试数据未必有好的分类能力，泛化 能力弱，即可能发生过拟合现象。

解决的方法：剪枝，随机森林。

剪枝系数的确定

剪枝算法

Bootstraping

Bootstraping的名称来自成语“pull up by your own  bootstraps”，意思是依靠你自己的资源，称为自助 法，它是一种有放回的抽样方法。

Bagging的策略

bootstrap aggregation

从样本集中重采样(有重复的)选出n个样本,在所有属性上，对这n个样本建立分类器(ID3、C4.5、CART、SVM、Logistic回归等)重复以上两步m次，即获得了m个分类器,将数据放在这m个分类器上，最后根据这m  个分类器的投票结果，决定数据属于哪一类。

随机森林

随机森林在bagging基础上做了修改。从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本；从所有属性中随机选择k个属性，选择最佳分割 属性作为节点建立CART决策树；重复以上两步m次，即建立了m棵CART决策树，这m个CART形成随机森林，通过投票表决结果，  决定数据属于哪一类。

应用

 

一种可能的方案

样本不均衡的常用处理方法

使用RF建立计算样本间相似度

x1,x3在同叶节点中，即相似度大，x1,x3与x2相似度不大。

 

Isolation Forest

 

决策树分类鸢尾花数据

随机森林

决策树用于拟合

多输出的决策树回归

 

 

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机器学习之决策树（Decision Tree）&随机森林（Random forest） 决策树是机器学习中最接近人类思考问题的过程的一种算法，通过若干个节点，对特征进行提问并分类（可以是二分类也可以使多分类），直至最后生成叶节点（也就是只剩下一种属性），而随机森林是基于决策树过拟合提出的基于多个弱分类器vote投票的方式的一种集成学习算法. 阅读详情

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