机器学习算法（13）之bagging与随机森林算法

最新推荐文章于 2025-07-02 20:19:29 发布
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分类专栏： 机器学习进阶之路 文章标签： 机器学习算法 随机森林
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本文深入探讨了集成学习中的bagging原理和随机森林算法。随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，它通过随机采样和特征选择增强模型的泛化能力。文章介绍了随机森林的基本原理、训练过程以及参数调整，强调了其并行训练的优势和特征重要性的评估。此外，还讨论了随机森林的优缺点及其在大数据时代的应用价值。

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前言：在集成学习算法中，我们讲到了集成学习主要有两个流派，一个是boosting流派，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。

　　随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力。

1、bagging的原理

Bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法。从训练集从进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果。

它的特点在“随机采样”。那么什么是随机采样？

　　随机采样(bootsrap)就是从我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，都将样本放回。也就是说，

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【python 机器学习】bagging和随机森林
m0_62599305的博客
04-21 1056
假设你要参加一个考试，题目比较难，如果你一个人答题可能有很多错误，但是如果你找几个朋友来一起答，每个人做出不同的选择，最后大家通过讨论汇总出最正确的答案，最终的结果会更准确。每棵树都是通过不同的数据子集和不同的特征子集来训练的。的引入（不仅仅是数据，甚至在特征选择时也做了随机化），因此每棵树的“思路”都不完全一样，这样可以大大增加模型的多样性，降低过拟合的风险。，生成多个数据子集，训练多个模型，然后对这些模型的结果进行投票（分类问题）或平均（回归问题），从而得到最终的预测结果。，从而增强模型的多样性。
二、集成学习：Bagging之随机森林算法（RandomForest Algorithm）
qq_34120015的博客
05-19 3514
随机森林（RandomForest）一、随机森林（RandomForest）基本原理二、Out-Of-Bag Estimate 袋外数据估计泛化误差三、随机森林如何评估特征重要性。四、随机森林如何处理缺失值五、其它常见问题5.1、为什么Bagging算法的效果比单个评估器更好？5.2、为什么Bagging可以降低方差？5.3、Bagging有效的基本条件有哪些？Bagging的效果总是强于弱评估器吗？5.4、Bagging方法可以集成决策树之外的算法吗？5.5、怎样增强Bagging中弱评估器的独立性？5.
集成学习算法精讲：Bagging方法与随机森林
qq_42216093的博客
10-20 612
集成学习 传统机器学习的目标都是训练得到一个预测准确率尽可能高的“强学习器”（决策树、神经网络等），而实际情况中要找到一个最优的“强学习器”很难，为解决这一问题，“集成学习”被提出。“集成学习”认为，对多个预测准确率较低的“弱学习器”（只要求预测准确率略高于随机猜测），如果以某种恰当的方式将这多个“弱学习器”组合，那么就能提升为“强学习器”，获得更高的预测准确率。基于这种思想，1990年, Schapire最先构造出一种多项式级的算法，对该问题做了肯定的证明，这就是最初的 Boosting算法，后来发.
机器学习：集成学习方法之随机森林(Random Forest)
最新发布
wyy202206174248的博客
07-02 931
集成学习(Ensemble Learning)是机器学习中一种强大的范式，它通过构建并结合多个基学习器(base learner)来完成学习任务。集成学习的主要思想是"三个臭皮匠，顶个诸葛亮"，即通过组合多个弱学习器来获得一个强学习器。Bagging(Bootstrap Aggregating)：并行训练多个基学习器，然后通过投票或平均方式进行预测Boosting：串行训练基学习器，每个基学习器都试图修正前一个的误差。
bagging：随机森林
Alex_sdhjkb的博客
12-26 890
集成学习（Ensemble learning）是机器学习中最先进、最有效、最具研究价值的领域之一，这类方法会训练多个弱评估器（base estimators），并将它们输出的结果以某种方式结合起来解决一个问题。当代工业应用中，唯一能与深度学习算法分庭抗礼的算法；数据竞赛高分榜统治者，KDDcup、Kaggle、天池、DC冠军队御用算法；在搜索、推荐、广告等众多领域，事实上的工业标准和基准模型；任何机器学习/深度学习工作者都必须掌握其原理、熟读其思想的领域。
集成学习方法
weixin_30763397的博客
06-23 173
总结的很棒！ https://xijunlee.github.io/2017/06/03/%E9%9B%86%E6%88%90%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%80%BB%E7%BB%93/ 1、随机森林 https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html https://blog.youkuaiyun.com/login_sonat...
Bagging与随机森林算法简介
JingYi的专栏
01-29 1199
在集成学习中，大致分为两大类：一种是Boosting系列的算法，另一种是Bagging系列的算法。对于Boosting算法而言，它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。对于bagging算法，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行学习。之前的提升（Boosting）方法简介已经详细介绍了Boosting算法原理，今天我们主要来谈谈Bagging算法的相关内容。 1. Baggin
基于机器学习算法的驾驶状态识别研究（随机森林；Bagging；UAH-DriveSet数据；PCA；t-SNE）
03-10
3. **模型建立与优化**：利用机器学习算法如随机森林、Bagging等建立模型，通过交叉验证等手段优化模型参数，提高预测性能。 #### 三、UAH-DriveSet数据集介绍与预处理 本研究使用的数据集为UAH-DriveSet，该数据...
机器学习之随机森林算法.zip
05-18
随机森林是一种集成学习方法，广泛应用...总结，随机森林算法是一种强大的机器学习工具，其通过构建和整合多个决策树，实现了模型的鲁棒性和预测性能的提升。了解并掌握随机森林，对于解决复杂的数据问题具有重要意义。
机器学习算法三：bagging及随机森林算法
harrycare的博客
06-12 2247
在学习随机森林算法之前，首先需要对一些基础知识有一些了解。 1 信息、熵，信息增益及决策树 在学习任何跟决策树有关的算法时，都会接触到题目中的这几个概念，理解这几个概念有助于以后的学习，废话不多说。 1.1 信息 信息这个概念真的极其的抽象，看了很多博主的文章感觉还是理解不了，再看看香农的话，信息是用来消除随机不确定性的东西，更让人不知所云。 要理解信息的概念，就必须了解信息含量...
随机森林算法OOB_SCORE最佳特征选择
weixin_30791095的博客
09-18 540
RandomForest算法（有监督学习），可以根据输入数据，选择最佳特征组合，减少特征冗余；原理：由于随机决策树生成过程采用的Boostrap，所以在一棵树的生成过程并不会使用所有的样本，未使用的样本就叫（Out_of_bag）袋外样本，通过袋外样本，可以评估这个树的准确度，其他子树叶按这个原理评估，最后可以取平均值，即是随机森林算法的性能；特征选择原理：因为袋外样本的存在，因此不需要...
【集成学习】Bagging算法详解及代码实现
码农努力学习
01-08 2799
Bagging全称叫做，通过训练多个相同类型的基学习器，并将他们的预测结果进行集成，从而提高模型整体性能的集成学习方法。Bagging的核心思想是通过并行训练多个基学习器，每个基学习器在训练集的不同子集上进行训练，最终通过这些基学习器的预测结果进行平均（回归任务）或投票（分类任务）得到最终预测结果。训练n个模型，每个模型在不同训练子集上独立训练所有基学习器的预测结果进行平均（回归任务）或投票（分类任务）得到最终决策。采用bootstrap。
bagging简介
yueguanyun的专栏
06-02 1148
转自：http://baike.baidu.com/link?url=JGv-93VFBFP6uDAXM98X8U5Fg_Gqtlnb6s2u7vWd2QffhcSEBaHbOom9NmFBygjIwCO20wpjPUURMVLVX0fO-_ bagging简介 bagging是一种用来提高学习算法准确度的方法，这种方法通过构造一个预测函数系列，然后以一定的方式将它们组合成一个预测函数。
（十七）Bagging与随机森林
LintaoD的博客
08-15 409
Bagging与随机森林原理   随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力。 bagging的原理   在集成学习原理中，我们给Bagging画了下面一张原理图。   从上图可以看出，Bagging的弱学习器之间的确没有boosting那样的联系。它的特点在“随机采样”。那么什么是随机采样...
数据处理和分析之分类算法：随机森林(RandomForest)：随机森林参数调优
2401_87715305的博客
10-03 2049
网格搜索是一种系统地遍历所有可能的参数组合以找到最佳参数设置的方法。在随机森林中，我们可能需要调整诸如（树的数量）、max_depth（树的最大深度）、（分裂内部节点所需的最小样本数）等参数。网格搜索通过创建一个参数网格，然后在该网格上进行交叉验证，以确定最佳参数组合。随机搜索与网格搜索类似，但不是遍历所有参数组合，而是从参数分布中随机选择参数组合进行评估。这种方法在参数空间较大时更为高效，因为它避免了不必要的计算，尤其是在参数之间没有显著交互效应的情况下。
随机森林调参
m0_71778249的博客
12-19 1606
随机搜索：首先，为随机森林回归器定义超参数的随机网格。然后，您可以使用基于指定的随机网格搜索最佳超参数。从随机搜索中提取最佳估计量 （）。随机搜索模型的评估：在测试集上评估基本随机森林回归器 （） 的性能。base_model接下来，通过测试集上的随机搜索 （） 评估最佳估计器的性能。网格搜索（第一轮）：您可以定义一个新的、更具体的参数网格 （） 以进行进一步的超参数优化。param_grid用于对指定的参数网格执行详尽搜索。从此网格搜索中提取最佳估计器 （）。
机器学习算法调参--随机森林
Cupid_kl的博客
08-04 1053
在机器学习中，我们用来衡量模型在未知数据上的准确率的指标，叫做泛化误差。当模型在未知数据上表现糟糕时，说明模型的泛化程度不够，泛化误差大，模型的效果不好。泛化误差受到模型的结构（复杂度）的影响。当模型太复杂，模型会过拟合，泛化误差大。当模型太简单，模型就会欠拟合，泛化误差也会大。调参的过程：判断模型处于图像的哪一边，然后减少或者增加模型的复杂度，把模型往图像的左边或者右边移动，到最佳模型复杂度，泛化误差最低点。
随机森林调参方法
qq_43449643的博客
09-13 9162
随机森林调参
深入浅出：bagging、随机森林及集成学习算法解析
最后，随着深度学习的兴起，集成学习算法也与深度神经网络结合，形成了深度集成学习方法，这是当前人工智能领域的前沿研究方向之一。深度集成学习通过结合多个深度神经网络模型的预测结果，以期达到更好的泛化能力和...
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