【机器学习算法模型】分类算法——随机森林

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#机器学习 #算法

本文深入探讨了随机森林这一重要的机器学习分类算法，通过介绍其工作原理、构建过程以及应用案例，帮助读者理解如何利用随机森林解决实际问题。参考了《统计学习方法》及《机器学习》等权威资料。

【机器学习算法模型】分类算法——随机森林

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参考材料:
1.《统计学习方法》——李航
2.《机器学习》——周志华

机器学习算法（9）——集成技术（Bagging——随机森林分类器和回归）
gongdiwudu的专栏
12-10 4364
集成技术是机器学习技术，它结合多个基本模块和模型来创建最佳预测模型。为了更好地理解这个定义，我们需要退一步考虑机器学习和模型构建的最终目标。一旦我们对此有了清晰的认识，我们就可以深入研究具体的例子以及首选集成模型的原因。在上一篇文章中，我们学习了决策树。
机器学习之随机森林
零度°C的博客
08-10 8585
随机森林（Random Forest，简称RF）是一种集成学习方法，由Leo Breiman于2001年提出。它通过构建多个决策树来进行分类或回归预测，每棵树的构建过程中引入随机性，以提高模型的泛化能力。随机森林的基本原理是“集思广益”，即通过集成多个弱学习器（在这种情况下是决策树）来形成一个强学习器。每棵树在训练时使用不同的数据子集，并且在选择分裂节点时只考虑一部分特征，这种随机性使得每棵树都具有一定独立性，从而减少了模型的过拟合风险。
Python数据挖掘与机器学习开发实战_使用随机森林算法实现葡萄酒数据集的分类任务_优秀案例实例源代码源码.zip
06-20
本文使用随机森林算法实现葡萄酒数据集的分类任务。 本文的数据来源是2009年UC1库中的 Wine Quality Data Set的数据,选取其中 Vinho Verde牌子的葡萄牙青酒数据作为分析探究,数据集共计1600个样本。在1600个样本数据中包含了11个表示该葡萄酒样本的物理及化学性质数据,以及一个代表该葡萄酒样本质量的标志数据,分为高等、中等,低等3个质量等级,对应的样本量有346(21.63%)、1194(74.62%)和60(3.74%)。
通俗易懂--决策树算法、随机森林算法讲解(算法+案例)
mantch
12-11 4080
寻觅互联网，少有机器学习通俗易懂之算法讲解、案例等，项目立于这一问题之上，整理一份基本算法讲解+案例于文档，供大家学习之。通俗易懂之文章亦不可以面概全，但凡有不正确或争议之处，望告知，自当不吝赐教！ GitHub地址(代码加数据) 1.决策树 1.1从LR到决策树 相信大家都做过用LR来进行分类，总结一下LR模型的优缺点： 优点 适合需要得到一个分类概率的场景。 实现效率较高。 很好处...
随机森林原理
夏未眠秋风起的博客
10-03 2987
阅读目录 1 什么是随机森林？2 随机森林的特点3 随机森林的相关基础知识4 随机森林的生成5 袋外错误率（oob error）6 随机森林工作原理解释的一个简单例子7 随机森林的Python实现8 参考内容 回到顶部 1 什么是随机森林？ 　　作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模...
机器学习——随机森林算法
hei653779919的博客
02-28 1204
机器学习——随机森林算法 1、随机森林引入 在之前的文章机器学习——AdaBoost算法中，我们引入了集成学习的概念，我们再来回忆一下集成学习的基本框架： 上述的每一个学习器称为弱学习器，通过多个弱学习器，最终构建出集成学习器系统，集成学习系统主要可以分成两个类别，第一个是各个弱学习器之间是有关的，第二种是各个学习器之间是无关的，对于第一种，我们已经讲述了AdaBoost算法，我们接下来是讲述关...
机器学习分类算法对比：随机森林、支持向量机与线性判别分析的性能评估与代码实现 机器学习
07-28
内容概要：本文详细探讨了三种经典的机器学习分类算法——随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和线性判别分析(LDA)，并对其分类效果进行了全面对比。文章不仅提供了完整的代码实现，还深入解释了每个步骤背后的原理和技术...
基于MATLAB的AOA优化随机森林算法实现及其应用——二分类与多分类预测建模 - 随机森林
08-18
内容概要：本文介绍了如何使用算数优化算法(AOA)优化随机森林(Random Forest)，以提升二分类和多分类预测建模的性能。文中提供了详细的MATLAB程序框架，涵盖数据导入、参数设置、AOA算法迭代、模型训练与评估、结果...
基于麻雀算法SSA优化的随机森林分类预测模型——数据驱动的二分类与多分类预测建模程序(Matlab实现) 麻雀算法 详解
08-18
内容概要：本文介绍了一种基于麻雀算法（SSA）优化的随机森林分类预测模型，适用于二分类和多分类任务。该模型使用Matlab实现，提供了详细的代码注释和多种可视化图表，如分类预测图、迭代优化图、特征重要性排序图...
机器学习分类算法对比：随机森林、支持向量机与线性判别分析的性能评估与代码实现 - LDA 全面版
最新发布
08-26
内容概要：本文详细探讨了三种经典的机器学习分类算法——随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和线性判别分析(LDA)，并对其分类效果进行了全面对比。文中不仅提供了完整的代码实现，还深入解释了每个步骤的作用及其背后的...
随机森林（Random Forest）算法
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目录 简介 决策树 概念 定义 如何构建？ 优点 缺点 集成学习 特点 错误率 种类 自主采样法（Boostrap Sampling） 概念 拓展 随机森林 概念 优点 缺点 简介 一种分类算法，属于集成学习中的Bagging算法，即引导聚合类算法，由于不专注于解决困难样本，所以模型的performance会受到限制。 在介绍随机森林算法之前，首先要弄懂三个概念： 决策树 集成学习（Ensemble Learning）[多分类系统] 自主采样法（Bo...
机器学习｜随机森林
weixin_52390875的博客
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列出需要进行标签编码的类别特征。
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weixin_30514745的博客
03-07 767
机器学习算法完整版见fenghaootong-github Titanic 预测哪些乘客会幸存下来 数据集 数据特征： Survived：是否存活（0代表否，1代表是） Pclass：社会阶级（1代表上层阶级，2代表中层阶级，3代表底层阶级） Name：船上乘客的名字 Sex：船上乘客的性别 Age:船上乘客的年龄（可能存...
机器学习的练功方式（八）——随机森林
弄鹊
03-11 3102
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【机器学习】集成学习及算法详解
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09-20 6726
集成算法详解前言一、随机森林算法原理二、随机森林的优势与特征重要性指标1.随机森林的优势2.特征重要性指标三、提升算法概述四、堆叠模型简述五、硬投票和软投票1.概念介绍2.硬投票代码实现3.软投票代码实现六、Bagging策略效果七、决策边界可视化展示八、OOB袋外数据的作用九、特征重要性可视化展示十、AdaBoost算法决策边界展示十一、Gradient Boosting梯度提升算法十二、集成参数对比分析十三、提前停止策略总结 前言 前一篇博客对决策树算法进行了详解，属于建立模型的基础，如果想要机器学习的
随机森林（Random Forest）算法梳理
the_harder_to_love的博客
04-04 1361
随机 训练数据随机，有放回地从N个数据随机抽样n个 特征选择随机，随机选取m个特征，作为分类特征 将整个数据集以矩阵形式存储，相当于随机取n行，取m列 森林 构造多个决策树，实践默认为100 以决策树的表决结果决定随机森林的结果 随机森林既能解决分类问题，也能解决回归问题（不常用，存在数值跳动问题） 模型评估 每次随机选择数据和特征构造一颗决策树，会存在1/e的包外数据 使用这部分数据作...
决策树算法详解(3)
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09-12 529
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 1.criterion gini or entropy# 2.splitter best or random 前者是在所有特征中找最好的切分点 后者是在部分特征中（数据量大的时候）# 3.max_features None（所有），log2，sqrt，N 特征小于50的时候一般使用所
机器学习集成算法：一文理解 随机森林(RandomForest) 模型使用以及参数含义
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03-05 3356
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:在构建随机森林时，从提供的数据中随机抽样出不同的子集(这个过程不仅包括样本的随机抽取，还有特征的随机抽取)，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(其中回归任务采取平均值，分类任务则遵循少数服从多数的原则)。从原理上来看，随机森林的构造相对简单。但与单棵决策树相比，它学习能力更加强大、算法复杂度更高、又具备一定的抗过拟合能力，是从根本上来说比单棵决策树更优越的算法。
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随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并将它们的预测结果结合起来，来提高模型的准确性和稳定性。随机森林在分类和回归任务中都表现出色，广泛应用于各类机器学习问题。本文将详细介绍随机森林的原理、特点、优缺点、常见应用场景以及示例代码。
基于三种机器学习算法的葡萄酒品质分类研究
本项目《基于随机森林、逻辑回归与SVM的葡萄酒品质数据分析报告》聚焦于利用三种主流机器学习算法——随机森林（Random Forest）、逻辑回归（Logistic Regression）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）——...
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