集成学习之随机森林

最新推荐文章于 2025-08-05 21:06:35 发布
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#人工智能 #随机森林 #集成学习

随机森林的原理

在这里插入图片描述
它是随机有放回的选一部分数据和属性，分别得出树，然后通过投票的方法得出结果。
它是装袋法的拓展（什么是装袋法）

《机器学习》集成学习之随机森林
qq_61600833的博客
01-08 1235
集成学习是一种通过结合多个基学习器（Base Learners）来构建更强模型的机器学习方法。其核心思想是“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，即通过集成多个弱学习器的预测结果，可以获得比单一模型更好的泛化性能和鲁棒性。集成学习广泛应用于分类、回归和异常检测等任务。随机森林是一种基于集成学习的机器学习算法，属于Bagging（Bootstrap Aggregating）方法的一种。它通过构建多个决策树并将它们的结果进行集成，从而提高模型的准确性和鲁棒性。
集成学习之随机森林总结
zhihao_Chen的博客
04-04 331
参照刘建平大神原文撰写https://www.cnblogs.com/pinard/p/6131423.html 1.集成学习概念 集成学习，对于训练集数据，我们通过训练若干个个体学习器，通过一定的结合策略，就可以最终形成一个强学习器，对于集成学习算法的学习，主要要弄清楚两点： 如何得到若干个弱学习器； 弱学习器之间的结合策略是怎样的。 2.如何得到弱学习器 得到弱学习器的方法主要有两种，如下...
集成学习之Bagging与随机森林算法原理小结
Cherry的博客
05-20 397
人工智能：集成学习方法随机森林
Nothenhe的博客
03-02 606
集成学习方法 集成学习通过建立几个模型组合来解决单一预测问题，他的工作原理是 生成多个分类器/模型 ，各自独立的学习和做出预测，这些预测最后结合成单预测。因此优于任何一个单分类做出的预测 随机森林 什么时随机森林 在机器学习中，随机森林就是一个包含多个决策树的分类器，其中并输出的类别是个别树输出的类别的众数而定 随机森林的过程，优势 单个树建立 的过程： N个样本，M个特征 （随机又放回的抽样 b...
集成学习算法总结----Boosting和Bagging
爱我所享 的博客
09-03 3904
1、集成学习概述 1.1 集成学习概述 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率，不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂，效率不是很高。目前接触较多的集成学习主要有2种：基于Boosting的和基于Bagging，前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、后者的代表算法主要是随机森林。 1.2 集成学习的主要思想 集成学习的主要思想是利用一定的手段学习出多个分类器，而且
机器学习：集成学习之随机森林
纸上得来终觉浅
08-26 3721
集成学习之随机森林
机器学习 集成学习之随机森林
最新发布
weixin_72931638的博客
08-05 1367
集成学习：通过组合多个基础学习器（如决策树、逻辑回归等）提升模型性能，典型方法包括：Bagging（如随机森林）Boosting（如AdaBoost、XGBoost）堆叠模型（Stacking），用于垃圾邮件识别，包含4500行数据，57个特征列（A列到BED列），BFD列为标签结果（0和1）。特征说明：前48个连续特征为单词频率（如makeaddress3d等），用于识别垃圾邮件关键词。后6个连续特征为字符频率（如数字12等），用于监测QQ号、手机号等敏感字符。
集成学习（随机森林）
herry57的博客
06-24 1166
目录一、集成学习概念 二、Bagging集成原理三、随机森林 四、例子（商品分类）分类圆形和长方形 1、随机森林够造过程中的关键步骤(M表示特征数⽬)：1)⼀次随机选出⼀个样本，有放回的抽样，重复N次(有可能出现重复的样本)2) 随机去选出m个特征, m ...
机器学习--集成学习之随机森林
2201_75491841的博客
03-12 1365
随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成学习算法，它在机器学习领域中应用广泛，其核心思想是通过构建多个基学习器（这里是决策树），然后将这些基学习器的预测结果进行综合，以获得更准确和稳定的预测结果。
机器学习之集成学习和随机森林
01-20
随机森林是集成学习的一种典型实现，它由许多决策树组成。每棵树都是基于随机选取的子样本（bootstrapping）和随机选择的特征构建的，这引入了多样性并减少了过拟合的风险。在预测时，随机森林通常采用投票法，即...
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...
机器学习之随机森林 机器学习之随机森林
09-23
在机器学习中，随机森林算法之所以重要，是因为它能够有效地处理高维数据，并且具有很高的容错能力。 随机森林模型的优势在于它能够处理大量的输入变量而不需要做特征选择，还可以评估各个特征的重要性。此外，它对...
人工智能训练模型评价好坏方法
qq_36890813的博客
04-07 1986
训练出的结果有一下四种 预测结果 实际结果 TP 正 正 FN 正 反 FP 反 正 TN 反 反 有三个指标判断人工智能训练模型的单方面好坏 正确率(accuracy) = TP+TN/TP+FN+FP+TN 精确率(precision) = TP/TP+FP 召回率(recall) = TP/TP+FN 一、F1值 F值是精确率和召回率的调和平均 F1值...
集成学习之装袋法
qq_36890813的博客
04-07 1092
一、装袋法(Bagging)的原理 装袋法总结就是这张图，把几个算法算出的结果，通过投票得出最终的结果。
决策树与分类算法之ID3算法
qq_36890813的博客
04-02 752
一.什么是ID3算法 通过信息增益把决策树的每个结点找到。(公式符号比如下面的西格玛求和符号右上和右下表示范围的字符无法打出来，我在后面用括号表示) 信息增益公式：Entropy(s) = -（∑（上面是m,下面是i=1）pi*log(底为2)（pi）），pi = 某种结果数量/总结果数。 二、怎么把每个节点找到 ········· 我以根节点为例子，先把饮食习惯、胎生动物、水生动物、会飞、哺乳动...
朴素贝叶斯和贝叶斯网络
qq_36890813的博客
04-09 558
一、朴素贝叶斯 朴素贝叶斯的前提是特征之间没有关联。 公式为： 举例例子理解： x:某些词汇，y:垃圾邮件或者正常邮件，p(x|y):当是垃圾邮件或者正常邮件时，某些词汇出现概率，p(y):垃圾邮件或正常邮件的概率，p(x):某些词汇的概率。p(x|y)，p(y)和p(x)叫做先验概率，p(y|x)叫做后验概率 因为X为集合，所以公式改为： 是求积符号。 垃圾邮件和正常邮件也可以用0，1表示，...
集成学习之随机森林：原理、应用与优化
随机森林是一种强大的集成学习方法，它由多个决策树组成，通过结合它们的预测结果来提高预测的稳定性和准确性。本文档详细介绍了随机森林的基本概念、工作原理、构建步骤以及其在分类和回归任务中的应用。 首先，...
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