随机森林OOB score作用

最新推荐文章于 2024-08-16 21:17:01 发布
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本文详细介绍了博主在优快云平台上分享的人工智能相关知识，涵盖了深度学习、自然语言处理和数据挖掘等多个方面。通过实例解析，探讨了这些技术的实际应用和未来发展趋势。
随机森林oob_score及oob判断特征重要性
Vulpes corsac
08-19 8242
Sklearn RandomForest算法（有监督学习），可以根据输入数据，选择最佳特征，减少特征冗余；同理，可以通过特征的排列组合，选择最优的组合特征，优化下游算法性能 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）oob袋外样本。通过袋外样本，可以评估这个树的准确度；此外，其他子树按这个原理评估。最后，取平均值即是随机森林算法的性能。 特征选择...
用Python实现机器学习：随机森林（接上篇）
weixin_43330599的博客
08-06 748
随机森林
随机森林算法OOB_SCORE最佳特征选择
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深挖技术点滴
03-20 2万+
2018-04-02更新：补充OOB特征选择另一个原理 Sklearn RandomForest算法（有监督学习），可以根据输入数据，选择最佳特征，减少特征冗余；同理，可以通过特征的排列组合，选择最优的组合特征，优化下游算法性能 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）oob袋外样本。通过袋外样本，...
随机森林RandomForestClassifier各参数意义
Sherrian_的博客
12-03 3704
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier RandomForestClassifier(n_estimators=100, *, criterion='gini', max_depth=None,min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=None, min_impurity_.
随机森林里oob_score以及用oob判断特征重要性的理解
MingRachel的博客
03-21 2万+
本文总结了我在学习随机森林时关于oob产生的一系列问题以及学习到的问题答案1. 什么是oob2. 什么是oob_score3. 如何用oob判断特征的重要性错误理解与纠正参考文章 在学习随机森林算法参数解释以及参数择优的过程中，注意到oob_score这一参数对应是否采用袋外样本来评估模型的好坏。 同时在学习随机森林的优点时，其中一条是训练后可以给出各个特征对于输出的重要性。 一开始未能清楚理解该优点的理论原因是什么，但在今天学习oob_score的时候，我就想这个优点是不是就是基于oob实现的（不是！具体
随机森林oob_score
09-02
- *1* *2* *3* [随机森林oob_score及oob判断特征重要性](https://blog.youkuaiyun.com/qq_36535820/article/details/119797794)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":...
随机森林oob
最新发布
03-31
当使用 Python 中 `scikit-learn` 库实现随机森林时，可以通过设置参数 `oob_score=True` 来激活袋外评分功能[^2]。一旦启用了此选项，在拟合完成后会自动计算袋外分数，并可通过属性 `.oob_score_` 获取其值： ```...
rf随机森林oob
03-14
### 随机森林中的 OOB（Out-Of-Bag）概念及其用途 随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，通过构建多个决策树并汇总它们的结果来提高预测性能和控制过拟合。在训练过程中，每棵树都由数据集的一个引导样本...
ccc-sklearn-2-随机森林
liubi32326的博客
09-26 1119
集成算法概述、集成算法模块ensemble、RandomForestClassifier参数、bootstrap & oob_score、随机森林的建立的流程、重要接口和属性、使用Bagging的一个必要条件、随机森林回归API、随机森林回归填充缺失值实例、机器学习中的调参基本思想、随机森林在乳腺癌数据上的调参
袋外评估 (OOB) 和随机森林中的 OOB 分数或误差
krishnaik06的博客
08-16 251
随机森林中的袋外评估：详细解释 这段文字详细解释了随机森林中的袋外评估（Out-of-Bag Evaluation）方法。 核心概念： 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预测。 在构建每个决策树时，随机森林会进行两种采样： 行采样（Row Sampling）：从原始数据集中随机抽取样本，并允许重复抽取。 特征采样（Feature Sampling）：从所有特征中随机抽取一部分...
随机森林算法训练及调参-附代码
weixin_43499818的博客
09-20 2万+
随机森林算法的理论知识 　　随机森林是一种有监督学习算法，是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单，易于实现，计算开销也很小，但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能，因此，随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”。 一，随机森林的随机性体现在哪几个方面？ 1，数据集的随机选取 　　从原始的数据集中采取有放回的抽样（bagging），构造子数据集，子数据集的数据量是和原始数据集相同的。不同子数据集的元素可以重复，同一个子数据集中的元素也可以重复。 2，待选特征的随机选取 　　与数
【算法】随机森林
jason7323的博客
11-21 4852
随机森林RF：以决策树为基学习器构建Bagging集成，由多棵CART构成的，进一步在决策树的训练过程中引入随机属性选择。传统决策树在选择划分属性的时候是在当前节点所有的属性集合中选出一个左右属性进行划分；而在RF中，对基决策树的每个节点，先从该节点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集，然后再从这个子集中选择一个最优属性用于划分。这里的参数k控制了随机性的引入程度。如果k=d（全部属性集），...
机器学习：集成学习（OOB 和 关于 Bagging 的更多讨论）
ab1213456的博客
08-16 1948
一、oob（Out - of - Bag） 定义：放回取样导致一部分样本很有可能没有取到，这部分样本平均大约有 37% ，把这部分没有取到的样本称为 oob 数据集； 根据这种情况，不对数据集进行 train_test_split，也就是不适用 测试数据集，而使用这部分没有取到的样本做测试 / 验证； 　2）oob_score 参数 Bagging 取样...
机器学习算法之bagging与随机森林算法
Maple__Boy
08-20 1866
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
Python机器学习笔记——随机森林算法
weixin_30273931的博客
02-25 3169
随机森林算法的理论知识 　　随机森林是一种有监督学习算法，是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单，易于实现，计算开销也很小，但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能，因此，随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”。 一，随机森林的随机性体现在哪几个方面？ 1，数据集的随机选取 　　从原始的数据集中采取有放回的抽样（bagging），构造子数据集，子数据集的数据量是和原始数...
python机器学习：随机森林详解
oax_knud的博客
07-18 6145
文章目录一、概述1.1集成算法概述1.2 sklearn中的集成算法二、RandomForestClassifier2.1格式2.2参数2.3 重要属性和接口2.4 建立一片森林三、RandomForestRegressor3.1 格式3.2参数3.3属性与接口3.4回归森林举例3.5 随机森林回归填补缺失值 一、概述 1.1集成算法概述 1、定义：集成学习（ensemble learning）本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。 2、举例：在现在的各种算法
基于scikit-learn的随机森林调参实战
Kaiyuan_sjtu的博客
05-03 2783
写在前面 在之前一篇机器学习算法总结之Bagging与随机森林中对随机森林的原理进行了介绍。还是老套路，学习完理论知识需要实践来加深印象。在scikit-learn中，RF的分类类是RandomForestClassifier，回归类是RandomForestRegressor。当然RF的变种Extra Trees也有， 分类类ExtraTreesClassifier，回归类ExtraTrees...
机器学习（3）--随机森林
NPU 研0
08-17 1546
红酒数据集建立随机森林
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