随机森林里oob_score以及用oob判断特征重要性的理解

最新推荐文章于 2024-10-03 13:06:42 发布
最新推荐文章于 2024-10-03 13:06:42 发布
阅读量863 收藏
点赞数
分类专栏： sklearn
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MingRachel/article/details/115038730
版权

https://blog.youkuaiyun.com/MingRachel/article/details/115038730

随机森林oob_score及oob判断特征重要性
Vulpes corsac
08-19 8042
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...
随机森林对特征重要性排序
sinat_22510827的博客
02-28 9388
two methods: 1.Mean decrease impurity不纯度降低 大概是对于每颗树，按照impurity（gini /entropy /information gain）给特征排序，然后整个森林取平均。最优条件的选择依据是不纯度。不纯度在分类中通常为Gini不纯度或信息增益/信息熵，对于回归问题来说是方差。 基于不纯度对模型进行排序有几点需要注意： （1）基于不纯度降低的特征选择将会偏向于选择那些具有较多类别的变量（bias）。 （2）当存在相关特征时，一个特征被选择后，与...
利用随机森林对特征重要性进行评估（含实例+代码讲解）
wzk4869的博客
08-19 7310
利用随机森林对特征重要性进行评估（含实例+代码讲解）
随机森林OOB score作用
studyvcmfc的专栏
05-23 1044
https://blog.youkuaiyun.com/MingRachel/article/details/115038730
随机森林算法OOB_SCORE最佳特征选择
weixin_30791095的博客
09-18 537
RandomForest算法（有监督学习），可以根据输入数据，选择最佳特征组合，减少特征冗余；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）袋外样本，通过袋外样本，可以评估这个树的准确度，其他子树叶按这个原理评估，最后可以取平均值，即是随机森林算法的性能；特征选择原理：因为袋外样本的存在，因此不需要...
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":...
机器学习 | Scikit Learn中基于随机森林的OOB误差计算
最新发布
python收藏家的博客
10-03 2219
随机森林是由多个决策树组成的集成机器学习模型。决策树是一种模型，它通过学习一系列基于数据特征的简单决策规则来进行预测。随机森林将多个决策树的预测组合在一起，以做出更准确、更稳健的预测。随机森林通常用于分类和回归任务。在分类中，目标是预测类别标签（例如，“猫”或“狗”）。在回归中，目标是预测一个连续的目标变量（例如，房屋的价格）。随机森林很受欢迎，因为它们很容易训练，可以处理高维数据，并且非常准确。它们还具有处理缺失值的能力，并且可以处理不平衡的数据集，其中某些类比其他类更普遍。
随机森林特征重要性计算_【转】随机森林选取特征值
weixin_35713375的博客
01-10 4066
随机森林原理随机森林是一种相当简单、容易理解的方法，他的基本原理就是，从原数据集中有放回的采样获得若干个子集，基于每个子集训练出不同的基分类器，再通过基分类器的投票获得最终的分类结果。随机森林采用自助采样法（bootstrap）获得原数据集的子集，先了解自助采样法有助于我们更好的理解随机森林自助采样法给定一个包含 mm 个样本的数据集 DD , 我们对它进行采样产生数据集 D′D′ : 每次随机从...
ccc-sklearn-2-随机森林
liubi32326的博客
09-26 1094
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
scikit-learn机器学习--随机森林
刘宏宇的博客
09-11 2003
目录 随机森林 RandomForestClassifier参数 实战部分 试验一 试验二： n_estimators学习曲线 ensemble模块 ensemble.AdaBoostClassifier AdaBoost分类 ensemble.AdaBoostRegressor Adaboost回归 ensemble.RandomForestClassi...
随机森林回归器的参数详解
asddoa的博客
01-31 3504
对单一决策树而言，模型复杂度由树结构（树深、树宽、树上的叶子数量等）与数据量（样本量、特征量）决定，而对随机森林而言，模型复杂度由森林中树的数量、树结构与数据量决定，其中树的数量越多，模型越复杂。另外，当我们选择不同的criterion之后，决策树的feature_importances_也会随之变化，因为在sklearn当中，feature_importances_是特征对criterion下降量的总贡献量，因此不同的criterion可能得到不同的特征重要性。默认值为0，因此是个相当有空间的参数。
随机森林 Iris 特征重要性
qq_38844711的博客
12-12 8372
随机森林是指利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种算法。也就是说随机森林算法是一个包含多个决策树的算法，其输出的类别是由个别决策树输出的类别的众树来决定的。在Sklearn模块库中，与随机森林算法相关的函数都位于集成算法模块ensemble中，相关的算法函数包括随机森林算法（RandomForestClassifier）、袋装算法（BaggingClassifier）、完全随机树算法（Extra...
随机森林特征重要性（Variable importance）评估方法
热门推荐
Working hard and Focus
06-14 2万+
特征重要性评估（Variable importance measure, or Feature importance evaluation）用来计算样本特征的重要性，定量地描述特征对分类或者回归的贡献程度。随机森林可以用来对特征重要性进行评估，从另一个角度来说，特征重要新评估是随机森林的一种自带工具。本项目实现了随机森林特征重要性评估，并从实验可视化结果验证算法实现的准确性。
Python机器学习笔记——随机森林算法
weixin_30273931的博客
02-25 3035
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...
机器学习--随机森林
qq_53086801的博客
08-29 3577
机器学习--随机森林
随机森林的特征重要性排序
小白水手的博客
09-08 5137
Feature Selection 如果没有做好这部分，也是有缺点的： 其中最致命的就是，可能得到的是错误的答案，一不小心找到的关系就是关联，而不是原因。 所以RF中加入了在哪里切一刀。 RF怎么选特征 random test 在这个特征里面加入一些垃圾，如果和不放的准确率类似，那么就可以说明是重要的。 加什么垃圾呢？垃圾还能选吗？ 一个是把原数据的分布改掉，一个是杂絮的影响。 有放回抽样boo...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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