机器学习(十三) 集成学习和随机森林（上）

最新推荐文章于 2024-10-12 21:32:44 发布
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分类专栏： Python 与 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36107346/article/details/83511540
本文介绍了集成学习的基础概念，包括SoftVotingClassifier的合理应用及权重分配原则，Bagging与Pasting的区别及其工作原理，并探讨了Out-of-Bag(OOB)评估方法及Bagging的深入讨论。

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

一、什么是集成学习

 

 

二、Soft Voting Classifier

 更合理的投票，应该有的权值

 

 

 

 

 

 

三、Bagging 和 Pasting

 

四、oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论

 

 

 

 

机器学习常见算法概述——集成学习总结
w_xuechun的博客
08-31 430
集成学习：多个弱分类器组合成一个强分类器。 1.Adaboost：通过改变训练样本的权重（初始时权重相同，每次将前一个分类器分类错误的那些样本的权重增加，表现在分类误差率的计算上），反复训练多个弱分类器，最后根据这些弱分类器的分类误差率（权重）将他们线性组合到一起。其中分类误差率越大权重越小。 等价于损失函数为指数损失时的前向分布算法。 优点： 2.Bagging：重复有放回的从训练样本中...
Python3入门机器学习之11.2 Bagging和Pasting
qq_42686927的博客
07-22 327
Python3入门机器学习 11.2 Bagging和Pasting 集成学习就是集成多个算法，让不同的算法对同一组数据进行分析得到结果，最终投票来看哪个结果是大家公认的更好的、更正确的结果。但是这样进行集成学习还是有问题，最大的问题就是：虽然有很多机器学习方法，但是从投票的角度看，仍然不够多。如果我们想保证有一个好的结果，我们希望有更多的投票者才能保证结果可信，类似于概率论里的大数定理。 所以，我们要创建更多的子模型，集成更多子模型的意见。更加重要的是子模型之间不能一致，也就是说子模型之间要有差异性。 怎
机器学习：集成学习（Bagging、Pasting）
ab1213456的博客
08-16 492
一、集成学习算法的问题 可参考：模型集成（Enxemble） 博主：独孤呆博 思路：集成多个算法，让不同的算法对同一组数据进行分析，得到结果，最终投票决定各个算法公认的最好的结果； 弊端：虽然有很多机器学习的算法，但是从投票的角度看，仍然不够多；如果想要有效果更好的投票结果，最好有更多的算法参与；（概率论中称大数定理） 方案：创建更多的子模型，...
集成学习-Bagging和Pasting
huobumingbai1234的博客
04-05 2004
一、Bagging和Pasting 上一节说到了集成学习的Voting，基于投票的集成学习就集成了几个分类器的结果，相对来说不是很多，我们需要更多的模型，也就是投票的人更多，且这些模型之间不一样，使得我们的模型更为健壮。 我们可以让每个子模型只看数据的一部分，算法可以使用同一个；使用一部分数据会使得单个模型准确率降低，但是这些模型结合起来效果...
机器学习之集成学习和随机森林
01-20
在机器学习领域，集成学习是一种强大的技术，它通过组合多个弱学习器来创建一个更强大、更稳定的强学习器。这种技术的核心思想是利用多样性来提高整体性能，因为不同的学习器可能会在不同的数据子集上表现得更好。...
机器学习之随机森林，集成学习，样本随机和特征随机，随机森林超参数
09-23
随机森林是一种集成学习算法，主要基于决策树模型，并能有效地处理分类和回归问题。该算法由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并结合了Bootstrap Aggregating（Bagging）方法和随机子空间方法。随机森林的基本思想是...
机器学习-基于集成学习的随机森林可视化.zip
06-29
机器学习 机器学习_基于集成学习的随机森林可视化
机器学习篇-集成学习-随机森林 Adaboost GBDT XGBoost
最新发布
m0_60916732的博客
10-12 2387
多个弱学习器组合成一个更强大的学习器，解决单一预测，进步一得到更好性能。# 导包​from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 随即森丽分类​​# 定义随机森立函数# 数据读取# 数据基本处理# 确定特征和标签# print(x)# print(y)# 空值处理(填充)print(x)​# 处理字符类型 数据​# 数据划分x, y,stratify=y​# 模型训练# 决策树模型​。
机器学习之随机森林 机器学习之随机森林
09-23
随机森林是机器学习领域中一种强大的算法，主要用于分类和回归的监督式学习任务。它是由多个决策树集成而成，每个决策树都是在从原始训练集中随机抽取的样本子集上训练的。随机森林算法的核心思想是通过构建多个决策...
随机森林算法
11-06
随机森林回归分宜预测，比向量机精度好点随机森林 论文作者写的随机森林代码，采用matlab混合编程，需要安装Fortran compiler。。。 (An interface to the random forest algorithm (version 3.3) written by Leo Breiman and Adele Cutler. This tool is for windows MATLAB R13 only)
机器学习实战(用Scikit-learn和TensorFlow进行机器学习)(八)
fjl_优快云的博客
01-11 3333
上一节讲了决策树算法，虽然存在一些局限性，但是正是这种局限性造就了集成学习中的随机森林算法。 八、集成学习与随机森林  假设要解决一个复杂的问题，让众多学生去回答，然后汇总他们的答案。在许多情况下，会发现这个汇总的答案比一个老师的答案要好。同样，如果汇总了一组预测变量（例如分类器或回归因子）的预测结果，则通常会得到比最佳个体预测变量得到更好的预测结果。这种技术被称为集成学习（Ensembl
手动实现随机森林并做数据实验
羊城迷鹿的博客
10-31 1860
获取波士顿房价数据集 import numpy as np from numpy import * import random from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.metrics import r2_score bost...
python机器学习案例系列教程——集成学习（Bagging、Boosting、随机森林RF、AdaBoost、GBDT、xgboost）
全栈工程师开发手册（原创）https://github.com/tencentmusic/cube-studio
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python数据挖掘系列教程 可以通过聚集多个分类器的预测结果提高分类器的分类准确率，这一方法称为集成（Ensemble）学习或分类器组合（Classifier Combination），该方法由训练数据构建一组基分类器（Base Classifier），然后通过对每个基分类器的预测进行投票来进行分类。 集成学习（ensemble lear...
机器学习算法系列（十八）-随机森林算法（Random Forest Algorithm）
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Python机器学习算法实现Author：louwillMachine Learning Lab 自从第14篇文章结束，所有的单模型基本就讲完了。而后我们进入了集成学习的...
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LJBlog2014的专栏
10-02 6185
随机森林是一个包含多个决策树的分
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慕云
04-14 496
1、介绍 2、随机森林优点 3、集合算法（bagging算法） 4、集合算法的优劣 5、随机森林算法步骤 选择一部分特征是为了确保所有的特征都可以对预测结果产生影响。 6、随机森林算法重要参数 7、随机森林算法代码实现 #查看特征的重要性 for futh,imp in zip(['Sex', 'Age','SibSp','Parch','Fare', 'p1','p2','p3','e1','e2','e3'],model.feature_importances_):
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