Bagging与随机森林

最新推荐文章于 2023-12-19 17:32:54 发布
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分类专栏： 机器学习算法总结 文章标签： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/YQMind/article/details/78863081
随机森林是Bagging的一种扩展，通过样本和属性的随机化提高学习器多样性，防止过拟合。每棵树独立，投票决定分类结果。随机森林在大数据集上表现优秀，提供特征重要性评估，且具有内置的oob误差估计，是强大且抗噪的分类和回归工具。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

决策树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，期望个体学习器应该“好而不同”，我们可以考虑使用相互有交叠的采样子集。

自助采样法：给定包含mmm个样本的数据集，随机取出一个样本放入采样集，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mmm次采样，最终得到的包含mmm

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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
03-14 939
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。
集成学习之Bagging与随机森林（ensemble learning)
qq_47250064的博客
09-25 1552
集成学习里面的随机森林，用交叉验证来计算随机森林解决决策树的过拟合问题。用随机森林解释普通学习和增量学习的区别，增量学习是新数据训练模型之后，模型仍然记得原来的树。
Bagging 和随机森林
weixin_46556352的博客
04-05 1740
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 和 随机森林
wqtltm的博客
08-25 2217
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
Haward
09-11 565
1、bagging 步骤如下： （1）从样本集合中有放回地选出n个样本 （2）在所有属性上，对这n个样本建立分类器（分类器可以是决策树，SVM，Logistic回归等） （3）重复步骤（1）、（2）m次，得到m个分类器 （4）用m个分类器对数据的预测结果进行投票 2、随机森林 步骤如下： （1）从样本集合中有放回地选出n个样本 （2）从所有属性中选出k个属性，对这n个样本建立分类...
机器学习---bagging与随机森林
weixin_43961909的博客
12-19 1198
这样得到的采样集和训练集样本的个数相同，但是样本内容不同。们的训练集里面采集固定个数的样本，但是每采集一个样本后，都将样本。流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。集到的样本在放回后有可能继续被采集到。样本的训练集的随机采样中，每次被采集到的概率。没有被采样集采集中。的没有被采样到的数据，我们常常称之为袋外数据。派系，它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。的每轮随机采样中，训练集中大约有。联系，“随机采样”。对于一个样本，它在某一次含。次采样都没有被采集中的概率。
机器学习算法系列（五）：bagging与随机森林对比及随机森林模型参数介绍
拙能胜巧
07-01 7269
Bagging思想 bagging是一种集成模型的思想。其名称来源于“bootstrap aggregating"。这种方法是用来解决模型的过拟合问题。 首先说一下bootstrap方法，中文名称叫做”自助采样法“，是一种有放回的采样方法。比如说样本空间有m个样本，当通过bootstrap方法采样时，我们有放回的采样m次，得到m个样本（其中有重复）。 bagging思想就是以自助采样法为基础进行的...
09-05-Bagging与随机森林及其代码实现(答案版).ipynb
最新发布
12-20
09-05-Bagging与随机森林及其代码实现(答案版).ipynb
Bagging 与随机森林
Innovat1on的博客
04-02 965
对于基分类器的要求： 使基学习器尽可能具有较大的差异&希望个体学习器不能太差 采用“自助来样法”生成多个样本（有放回抽样），生成的每一个Dm都训练出来一个分类器，再将这些基学习器进行结合 与标准 AdaBoost 只适用于二分类任务不间, Bagging 能不经修改地用于多分类、回归等任务. RF在以决策树为基学习器构建 Bagging 集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中引入了随机属...
bagging和随机森林
weixin_50304531的博客
07-18 1037
接下来会介绍一些基于决策树的具有代表性的集成模型，如随机森林（RF），GBDT，XGBoost以及lightGBM。本章主要介绍随机森林（RandomForest，简写RF），RF是bagging集成模型的扩展变体，所以前面会简要介绍一些关于bagging的内容，后面会有专门的“集成学习”的章节来重点介绍bagging相关内容。...
集成学习
weixin_30298497的博客
08-30 435
Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、集成学习简介 集成学习通过建立几个模型来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。 【注】 只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器 二、Bagging ...
机器学习（八）：Bagging与随机森林
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05-02 1641
引言：     Bagging基于自助采样法（bootstrap sampling），采样出T个含N个训练样本的采样集，然后基于每个采样集训练出一个基学习器，最后将这些基学习器进行结合得到最终结果。     随机森林（Random Forest,RF）是Bagging的一个扩展变体，以决策树为基学习器，并针对基决策树引入了随机属性选择，即传统决策树在选择划分属性时是在当前结点的属性集合（假定有...
第七章.集成学习(Ensemble Learning)—袋装(bagging),随机森林(Random Forest)
weixin_45116749的博客
03-02 990
第七章.集成学习(Ensemble Learning)—袋装(bagging),随机森林(Random Forest)
bagging和随机森林算法
yang_whut的博客
01-21 397
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Ma...
机器学习之Bagging 与 随机森林算法
Glory 的 博客
11-30 2737
在集成学习里面，有两种流派，一个是 boosting 流派，它的特点是对于各个学习器之间有着相互依赖的关系 （比如说在某一次算法结束后，分类错误的样本会增大比例，以引起下一次的训练时候的关注度），另一种是bagging 流派，它的特点是各个学习器之间没有任何的依赖关系，可以并行拟合。Bagging 原理从图中，我们可以看出， bagging 学习算法 没有 adaboost 算法那样的联系，它的关键
集成学习-Bagging与随机森林(DataWhale第二期)
m0_57446978的博客
07-22 158
1、bootstraps是一种将线性回归参数 B^，通过多次求解后再进行求方差得出的，过程称为自助采样。 2、Bagging是由 Bootstraps 演化而来的 3、Bagging的核心在于自助采样(bootstrap)这一概念，即有放回的从数据集中进行采样，也就是说，同样的一个样本可能被多次进行采样。一个自助采样的小例子是我们希望估计全国所有人口年龄的平均值，那么我们可以在全国所有人口中随机抽取不同的集合（这些集合可能存在交集），计算每个集合的平均值，然后将所有平均值的均值作为估计值。 4、Bagg..
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