如何从结果集中获得随机结果

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【基于随机森林算法的数据分类预测】附matlab代码和结果
weixin_51352614的博客
05-23 5354
随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高整体的预测性能。在分类问题中，随机森林通过投票机制来决定最终的分类结果，即多数决策树的分类结果将被采纳。随机森林分类模型是一种强大的预测工具，它通过集成多个决策树来提高预测的准确性和稳定性。通过适当的数据准备、模型训练、评估和参数调优，我们可以构建一个高效的随机森林分类模型。通过本文的介绍，希望读者能够理解并掌握随机森林分类模型的基本原理和应用方法，从而在实际问题中有效地应用这一强大的工具。训练完成后，我们可以使用模型进行预测。
【机器学习】十大算法之一 “随机森林”
Code_and516的博客
06-20 2万+
随机森林算法(Random Forest, RF)是由Leo Breiman和Adele Cutler于2001年提出的一种集成学习(Ensemble Learning)算法。它是由多个决策树构成的分类器，通过对每个决策树的投票结果来确定最终的预测结果。随机森林算法可以用于分类和回归分析。在分类问题中，每个决策树的输出结果为一个类别标签，通过投票来确定样本所属的类别。在回归问题中，每个决策树的输出结果为一个连续值，取所有决策树输出结果的平均值作为最终结果。可以处理高维度数据；可以处理不平衡的数据集。
[Machine Learning & Algorithm] 随机森林（Random Forest）
weixin_34279246的博客
06-19 1万+
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，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。最初，我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的。最近几年的国内外大赛，包括2013年百度校园电影推荐系统大赛、2014年阿里巴巴天池大数据...
机器学习之随机森林（Random forest）
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
07-11 2万+
随机森林是一种监督式算法，使用由众多决策树组成的一种集成学习方法，输出是对问题最佳答案的共识。随机森林可用于分类或回归，是一种主流的集成学习算法。
集成学习算法随机森林（Random Forest）基础入门
最新发布
小小默：进无止境
11-09 1359
简单 + 鲁棒 + 高效 + 可解释（相对） = 工业界的“瑞士军刀”偏差-方差权衡（通过集成降低方差）准确性与可维护性自动化与可控性即使在深度学习时代，随机森林仍是快速验证、小数据建模、特征工程评估的首选工具。随机森林与 XGBoost/LightGBM 的对比如何可视化随机森林中的单棵树在不平衡数据上的改进策略（如 class_weight）随机森林的数学原理（泛化误差界）随机森林算法（Random Forest Algorithm）：是一套构建模型的规则和流程（即“怎么做”）。
【机器学习】11.十大算法之一随机森林算法原理讲解
weixin_50804299的博客
06-19 3万+
随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行分类或回归问题。这种方法的核心思想是利用多个决策树的预测结果，通过投票或平均的方式来提高整体模型的准确性和鲁棒性。随机森林中的“随机”体现在两个方面：首先，每棵树在训练时，从原始数据集中随机选择一部分数据点作为训练集；其次，在每棵树的每个分裂节点上，只考虑一部分特征，而不是所有特征。这种方法的优点在于它能够处理高维数据，并且对特征的缺失值和异常值具有较好的容忍性。
随机森林模型
m0_62224692的博客
03-08 2万+
如下图所示，随机森林模型会在原始数据集中随机抽样，构成n个不同的样本数据集，然后根据这些数据集搭建n个不同的决策树模型，最后根据这些决策树模型的平均值（针对回归模型）或者投票（针对分类模型）情况来获取最终结果。举例来说，有1000个原始数据，有放回的抽取1000次，构成一组新的数据（因为是有放回抽取，有些数据可能被选中多次，有些数据可能不被选上），作为某一个决策树的数据来进行模型的训练。随机森林是一种元估计器，它在数据集的不同子样本上匹配许多决策树分类器，并使用平均来提高预测精度和控制过拟合。
随机森林 Random Forest
JasonH2021的博客
05-27 2万+
本文主要简单介绍了随机森林的基本概念，优缺点，应用场景，模型的评价，建模时的注意事项，python的实现方法，示例和模型的参数等。
FeatureSquish:从数据集中随机删除特征以获得更大的正义
07-07
从数据集中随机删除特征以实现公正。 安装 它应该只安装 cabal。 您可能想要安装 。 cabal install --bindir=/path/to/where/you/want/the/bin 如果你有你可以使用nix-shell来运行 cabal 安装，它会确保已经安装了...
精选资源
随机森林,随机森林算法,matlab
09-10
每个决策树是在随机抽取的子样本集（Bootstrap抽样）和随机选取的特征子集上训练得到的，这样的设计增加了模型的多样性，减少了模型之间的相关性。在分类任务中，随机森林会根据各决策树的多数投票决定最终类别；在...
机器学习——随机森林（Random Forest）
zdx2585503940的博客
03-13 1万+
随机森林是一种基于集成学习（Ensemble Learning）的机器学习算法，属于 Bagging 类型的集成方法。它通过构建多个决策树（Decision Tree）并将它们的预测结果进行集成，从而提高模型的准确性和鲁棒性。随机森林广泛应用于分类、回归以及特征选择等任务。随机森林通过构建多个决策树（Decision Tree）进行集成学习，减少了过拟合风险，提高了预测准确性。但是随机森林的模型较大，存储和预测速度较慢。
随机森林（Random Forest）简单介绍
百年孤独百年的博客
04-26 2万+
随机森林是一种监督式学习算法，适用于分类和回归问题。它可以用于数据挖掘，计算机视觉，自然语言处理等领域。随机森林是在决策树的基础上构建的。随机森林的一个重要特点是它可以减少决策树由于过度拟合数据而导致的过拟合，从而提高模型的性能。随机森林是一个由许多决策树组成的集成模型。它的核心思路是，当训练数据被输入模型时，随机森林并不是用整个训练数据集建立一个大的决策树，而是采用不同的子集和特征属性建立多个小的决策树，然后将它们合并成一个更强大的模型。通过对多个决策树的结果进行组合，随机森林可以增强模型的效果。
机器学习之随机森林
零度°C的博客
08-10 8577
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。
随机森林(Random Forest)
2301_80693609的博客
08-07 4946
详细介绍了决策树，k折交叉验证法及其调参，集成学习，随机森林算法及其原理。
机器学习-随机森林(RandomForest)详解
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yuxj的博客
09-02 5万+
1.什么是随机森林 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。 解读下上面的话： 1.随机森林属于集成算法，属于集成算法中的bagging，另一种就是boosting了，集成意味着着该算法是多个算法组合而成 2.随机森林是由决策树集成的，这个很好理解，单木为树，多木成林...
随机森林（Random Forest）：机器学习中的经典算法
m0_61404163的博客
02-22 9897
随机森林是一种集成学习方法，其核心思想是通过构建多棵决策树并将它们的预测结果进行集成（如投票或平均），从而得到最终的预测结果。随机性：在构建每棵决策树时，随机森林引入了两种随机性：一是从训练数据中随机抽取样本（Bootstrap采样），二是从特征集中随机选择部分特征进行节点分裂。森林：随机森林由多棵决策树组成，这些树共同构成一个“森林”。随机森林算法有三个主要超参数，需要在训练前设置。这些参数包括节点大小、树的数量和特征采样的数量。由此，随机森林分类器可用于解决回归或分类问题。
随机森林回归预测结果
01-02
### 随机森林回归模型预测方法 随机森林作为一种强大的机器学习算法，不仅能够处理分类问题，在回归任务上同样表现出色。该模型通过构建多个决策树来提高预测精度和控制过拟合现象的发生[^1]。 #### 构建过程概述 为了创建一个有效的随机森林回归模型，通常会从同一数据集中抽取多个子集用于训练不同的决策树，并采用袋外估计法（bagging），即每次抽样时允许重复选取样本点；最终输出的结果是对所有单棵决策树预测值求平均值得到的整体预测结果[^2]。 #### 实现方式举例说明 根据不同编程环境下的工具包支持情况，可以选用多种语言实现随机森林回归： - **R语言**: 使用`randomForest`库中的同名函数可以直接调用随机森林回归功能。对于特定应用场景如逻辑斯蒂回归，则需借助其他专门设计好的API接口完成相应操作[^3]。 ```r library(randomForest) rf_model <- randomForest(y ~ ., data=train_data, ntree=500, importance=TRUE) predictions <- predict(rf_model, newdata=test_data) ``` - **Python (Scikit-Learn)**: Python社区内广泛推荐使用scikit-learn库来进行此类工作。它提供了简单易懂且高效的API供开发者快速搭建起自己的随机森林回归器实例。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) regressor.fit(X_train, y_train) y_pred = regressor.predict(X_test) ``` - **MATLAB**: MATLAB环境下也有相应的工具箱支持随机森林的开发与应用研究。用户可以根据官方文档指导安装必要的附加组件后开展进一步的工作[^4]。 ```matlab t = templateTree('Reproducible',true); Mdl = fitrensemble(predictors,response,'Method','Bag','NumLearningCycles',100,... 'Learners',t,'PredictorSelection','interaction-effects'); predictedValues = predict(Mdl,newData); ``` #### 结果分析要点 当完成了上述步骤之后，便可以获得一组针对测试集做出的新颖性评估指标以及可视化图表帮助理解模型性能表现良好与否。常见的评价标准包括但不限于均方误差（Mean Squared Error）、决定系数\( R^{2} \)等统计量度。此外还可以绘制残差图、特征重要性排名等多种辅助手段深入剖析影响因素及其权重关系。
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