集成学习

最新推荐文章于 2024-11-21 10:58:50 发布
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本文深入探讨随机森林算法，解析其核心机制，包括自助采样法、特征选择策略及集成学习过程。介绍了如何通过交叉验证和stacking提升模型性能，以及使用mlens库实现并行集成算法。

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

随机森林：

数据采样：自助采样法。

特征选择随机：从当前节点d个特征中随机选出k（k= logd）个特征,然后再选择当前节点的最优划分特征。

1.数据采样：对原始数据进行 60%-80%的采样。

2.在stacking时，可以根据结果样本的预测分布将表现不好的模型去除。通过两层来做。

3.在stacking集成第二步时，通过交叉验证获得完整数据集。

mlens.ensemble import SuperLearner #并行集成算法，十分简单，只需要把基础模型和元模型加进去，直接fit训练集，就可以得到集成的模型，最后只需要predict就可以了（把backend设为"multiprocessing"）

cf_wu95
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