boosting,xgboost, Bagging与随机森林算法原理小结

Bagging、随机森林与Boosting算法小结
最新推荐文章于 2025-05-17 16:18:26 发布
转载 最新推荐文章于 2025-05-17 16:18:26 发布 · 1.5k 阅读 · 1

pandamax
关注
决策树 随机森林 xgboost_决策树和随机森林
weixin_39559559的博客
11-23 1045
决策树与随机森林的简单类比让我们从一个思维实验开始，它将说明决策树和随机森林模型之间的区别。假设银行必须为客户批准一笔小额贷款，而银行需要迅速做出决定。银行检查此人的信用记录和财务状况，发现他们还没有偿还旧贷款。因此，银行拒绝了申请。但问题是，对于银行庞大的金库来说，贷款数额非常小，他们本可以在非常低风险的情况下批准贷款。因此，银行失去了赚钱的机会。现在，又一个贷款申请将在几天内完成，但这一次银行...
机器学习算法——详细介绍 集成学习，以及什么是Bagging、随机森林、Boosting、XGBoost
Ma Sizhou
03-09 1923
目录一、集成学习算法简介1、什么是集成学习2、机器学习的两个核心任务3、集成学习中boosting和Bagging4、小结二、Bagging和随机森林1、Bagging集成原理2、随机森林构造过程3、随机森林api介绍4、随机森林预测案例4.1、案例背景4.2、步骤分析4.3、代码实现5、bagging集成优点6、小结：三、Boosting1、boosting集成原理1.1 什么是boosting1.2 实现过程：1.3 api介绍2、GBDT2.1 梯度的概念2.2 GBDT执行流程2.3 案例2.4..
集成学习之Bagging与随机森林算法原理小结
Cherry的博客
05-20 408
Bagging与随机森林算法原理小结
Aaron
09-16 1631
Bagging与随机森林算法原理小结 　　　　在集成学习原理小结中，我们讲到了集成学习有两个流派，一个是boosting派系，它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging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。本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。 　　　　随机森林是
【机器学习】一文详解GBDT、Xgboost、Boosting与Bagging之间的区别
Nieson2012的专栏
03-27 2178
GBDT与Xgboost的区别 N问GBDT 1. 怎么设置单棵树的停止生长条件？ 2. 如何评估特征的权重大小？ 3. 当增加样本数量时，训练时长是线性增加的吗？ 4. 当增加树的颗数时，训练时长是线性增加的吗？ 5. 每个节点上保存什么信息？ 6.如何防止过拟合？ 7. gbdt 在训练和预测的时候都用到了步长，这两个步长一样么？ 8. gbdt中哪些部分可以...
【数据分析面试】61. XGBOOST VS随机森林 （机器学习算法）
WHYbeHERE的博客
06-06 2910
XGBOOST VS随机森林 有什么区别，举例说明它们适合的使用场景
算法金 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost 算法大全
算法金「全网同名」的博客
06-25 1353
决策树的定义：决策树是一种树形结构，其中每个节点表示一个特征的测试，每个分支表示一个测试结果，每个叶子节点表示一个类别或回归值。决策树的目标是通过一系列的特征测试，将数据分成尽可能纯的子集。决策树的原理：决策树通过递归地选择最优特征进行分割来构建。最优特征的选择通常基于某种度量标准，如信息增益、基尼指数或方差减少。每次分割都会将数据集分成更小的子集，直到满足停止条件（如达到最大深度或子集纯度）为止。集成学习是通过结合多个学习器的预测结果来提高模型性能的一种方法。
bagging和随机森林
weixin_50304531的博客
07-18 1085
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。...
机器学习——boosting 与 bagging 知识点+面试题总结
qq_34896915的博客
06-27 6418
一、boosting与bagging： （1）bagging：从原始数据中随机抽样得到多个同样大小的数据集，来训练多个基学习 器，各学习器之间互不依赖。是一种并行的方法。各分类器的权重都是相等的。 （抽样方法为有放回的抽样：允许每个小数据集中可以有重复的值。） （2）boosting：用所有的数据去训练基学习器，个体学习器之间存在依赖关系，每一个学习器都是基于之前训练的学习器的结果，集中
XGBoost 算法原理
Wisimer
02-20 1510
一、简介 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)的一种实现。GBDT又是提升树（Boosting Tree）的一种优化模型。Boosting则是集成学习的一种算法。 1.1 梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, GBDT) 之前提到的 Bagging 的...
随机森林，xgboost, gbdt
weixin_NineDays66
05-23 958
决策树决策树生成包含三个步骤: 特征选择 ——> 决策树生成——> 决策树修剪:特征选择：理解: 根据某些规则选取使决策树性能最好的特征 1.1 信息熵 1.2 信息增益（缺点：偏向于选取值较多的特征） 1.3 信息增益比（基于信息增益的改进，克服了了上述信息增益的缺点）决策树生成： 2.1 ID3:在各个节点应用信息增益准测选择特征，递归构建决策树 2.2 C4.5:在ID3的基础上...
机器学习 XGBoost和Random Forest
Fantastic
01-24 7054
文章目录前言baggingBoostingRandom Forest随机森林实现RandomForestClassifier例子RandomForestRegressor总结XGBoost算法参数优化 前言 最近需要做回归分析，使用到XGBoost和Random Forest。一开始选择Random Forest，原因有二，一是自己对决策树比较熟悉，随机森林集成多个决策树；二是决策树无需对数据进行归一化或者标准化。在此也引出需要探讨一个问题：在推理阶段如果只有一条数据做推理，如何做归一化或者标准化？在实验当
常见算法（logistic回归，随机森林，GBDT和xgboost）
热门推荐
zhixiongzhao的博客
05-18 1万+
3.随机森林 随机森林是一个包含多个决策树的分类器，构建过程如下： 1）决策树相当于一个大师，通过自己在数据集中学到的知识对于新的数据进行分类。但是俗话说得好，一个诸葛亮，玩不过三个臭皮匠。随机森林就是希望构建多个臭皮匠，希望最终的分类效果能够超过单个大师的一种算法。 2）那随机森林具体如何构建呢？有两个方面：数据的随机性选取，以及待选特征的随机选取。 数据的随机选取： 第一
bagging、boosting、随机森林、GBDT、xgboost
真心乖宝宝的博客
06-28 866
xgboost算法思想 该算法思想就是不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一个树，其实是学习一个新函数，去拟合上次预测的残差。当我们训练完成得到k棵树，我们要预测一个样本的分数，其实就是根据这个样本的特征，在每棵树中会落到对应的一个叶子节点，每个叶子节点就对应一个分数，最后只需要将每棵树对应的分数加起来就是该样本的预测值 xgboost与传统GBDT的区别与联系 ...
集成学习王牌对决：从Bagging到Boosting彻底搞懂随机森林与XGBoost（人工智能丨深度学习丨机器学习丨零基础入门丨算法工程师丨AI产品经理）
最新发布
2501_91798322的博客
05-17 1561
Bagging与Boosting是互补而非对立：前者通过多样性降低方差，后者通过迭代修正减少偏差算法选择取决于三大要素：数据规模（小数据→RF，大数据→XGBoost）、计算资源（CPU并行→RF，GPU加速→XGBoost）、业务需求（快速上线→RF，极致精度→XGBoost）调参是「数据驱动」的过程：从默认参数开始，通过学习曲线和网格搜索，逐步优化复杂度相关参数（如树深度、子采样率）工程实现注重细节：XGBoost的标签编码、随机森林的并行设置，这些细节决定了模型的最终性能。
【机器学习（12）】集成学习：随机森林和XGBOOST基础讲解及代码实现
lys_828的博客
03-06 2088
1. 集成学习基础介绍 1） 概念：         通过构建并结合多个模型来共同完成学习任务 2） 流程：         ①构建多个子学习器         ②使用某种集成策略将模型集成       &nb...
基于Bagging和boosting算法 1---随机森林
AI学习笔记
05-11 848
bagging的特征：随机有放回的抽样；用随机森林做决策不能选择最优属性，只能选择随机属性。 随机森林的基分类器是决策树；随机森林不能用最佳属性做节点选择，随机选择；k决定属性的个数，在k个属性中选择最优的；—这种方式可以防止每次取最优，但是k不能等于整个属性集。 cart是用基尼指数衡量的，也可以用信息熵。cart造随机森林的时候是没有剪枝的。 不剪枝意味调参数 随机森林缺点：可解释性差；容易发生过拟合； 随机森林代码：参考https://scikit-learn.org/stable/ 森林和决策树进
随机森林RF、GBDT、XGBoost的区别
MusicDancing的博客
08-14 7506
1. 随机森林 1.1 定义 RF是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的集成分类器，其输出类别由各个树投票而定(回归树取平均)。 1.2 生成过程 假设样本总数为n，特征数为a。 1. 从原始样本中采用有放回抽样(bagginhg)的方法选取n个抽样。 2. 对n个样本选取a个特征重的随机k个，用于建立决策树的方法，获得最佳分割点。 3. 重复m次，获得m个决策树。 4. 对输入样例进行预测时，每个子树都产生一个结果，采用多数投票机制输出。 1.3 优点 1. 实现简单，训练速度
xgboost原理，怎么防止过拟合。随机森林，GBDT,Xgoost的区别，bagging和boosting
weixin_38169722的博客
08-19 1750
一、bagging和boosting的区别 参考：https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4690486.html Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。 首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值