面试总结

本文深入解析随机森林算法,探讨其如何通过样本和特征的双重随机化,克服决策树泛化能力弱的问题。介绍了Bagging策略及随机森林的具体实现步骤,包括样本随机选取、特征随机选取、CART决策树构建及投票表决机制。

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

  1. 随机森林:

尽管有剪枝等等方法,一棵树的生成肯定还是不如多棵树,因此就有了随机森林,解决决策树泛化能力弱的缺点。(可以理解成三个臭皮匠顶过诸葛亮)

同一批数据,用同样的算法只能产生一棵树,这时Bagging策略可以帮助我们产生不同的数据集。Bagging策略来源于bootstrapa ggregation从样本集(假设样本集N个数据点)中重采样选出Nb个样本(有放回的采样,样本数据点个数仍然不变为N),在所有样本上,对这n个样本建立分类器(ID3\C4.5\CART\SVM\LOGISTIC),重复以上两步m次,获得m个分类器,最后根据这m个分类器的投票结果,决定数据属于哪一类。

随机森林在bagging的基础上更进一步:

1.  样本的随机:从样本集中用Bootstrap随机选取n个样本

2.  特征的随机:从所有属性中随机选取K个属性,选择最佳分割属性作为节点建立CART决策树(泛化的理解,这里面也可以是其他类型的分类器,比如SVMLogistics

3.  重复以上两步m次,即建立了mCART决策树

4.  mCART形成随机森林,通过投票表决结果,决定数据属于哪一类(投票机制有一票否决制、少数服从多数、加权多数)

关于调参:1.如何选取K,可以考虑有N个属性,取K=根号N

               2.最大深度(不超过8层)

               3.棵数

               4.最小分裂样本树

               5.类别比例

内容概要:本文深入解析了扣子COZE AI编程及其详细应用代码案例,旨在帮助读者理解新一代低门槛智能体开发范式。文章从五个维度展开:关键概念、核心技巧、典型应用场景、详细代码案例分析以及未来发展趋势。首先介绍了扣子COZE的核心概念,如Bot、Workflow、Plugin、Memory和Knowledge。接着分享了意图识别、函数调用链、动态Prompt、渐进式发布及监控可观测等核心技巧。然后列举了企业内部智能客服、电商导购助手、教育领域AI助教和金融行业合规质检等应用场景。最后,通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例,展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试与上线的全过程,并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件和实时RAG等未来发展方向。; 适合人群:对AI编程感兴趣的开发者,尤其是希望快速落地AI产品的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用扣子COZE构建生产级智能体;②掌握智能体实例、自动化流程、扩展能力和知识库的使用方法;③通过实际案例理解如何实现会议纪要智能助手的功能,包括触发器设置、下载节点、LLM节点Prompt设计、Code节点处理和邮件节点配置。; 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了详细的代码案例,建议读者结合实际业务需求进行实践,逐步掌握扣子COZE的各项功能,并关注其未来的发展趋势。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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