scikit-learn随机森林调参小结

最新推荐文章于 2024-08-28 14:18:20 发布
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该博客围绕scikit - learn中随机森林调参展开，虽未给出具体内容，但从标题可知核心是对随机森林调参进行总结，随机森林是机器学习有监督学习中的重要算法，调参对其性能优化至关重要。
Scikit-learn随机森林算法库总结与调参实践
NLP_谢立侠
11-13 4084
        上篇我们对随机森林的算法原理进行了探讨，以及算法的优缺点进行了总结。我们知道随机森林是在bagging框架下，组合多颗随机特征生成的CART树，是一种非常强大的算法。本篇我们就来探讨Scikit-learn中随机森林库类的使用。按照以往的套路，我们先对随机森林库里进行概述，再对常用参数进行解读，最后进行一个简单的实践。   &nbs...
随机森林调参
IWBE的专栏
11-28 2373
前两天写了个scikit-learn初步学习，今天没事又照着写了个RF模型的，刚开始还不懂这个python列表推导式，想了想还是挺好用的。 然后xjb用了GridSearchCv这个参数优化类，遍历多种参数组合（也就是暴搜最优参数组合），通过交叉验证确定最佳效果参数。 所以优化完可能对训练数据拟合更差，泛化能力更强？ 最后还有把数据划分为训练集和测试集。 最后说一下用的数据还是scikit-lea
sklearn机器学习：随机森林学习与调参
成都往右的博客
02-05 1万+
这部分sklearn学习笔记不会过多的涉及随机森林的原理（但还是会介绍），但是个人建议还是得知道随机森林的原来再来用sklearn会容易懂的多，西瓜书上集成学习部分讲到了bagging和随机森林，只有4页纸还是容易看懂的。
决策树分类器在Scikit-learn的使用小结
qq_29003925的博客
07-17 9070
scikit-learn决策树算法库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。本文详细介绍DecisionTreeClassifier 在python scikit-learn上的使用。包含数据读取，模块载入，模块使用，规则导出，模型保存，调参说明。
python梯度提升回归树_scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结
weixin_39860108的博客
12-08 1069
在梯度提升树(GBDT)原理小结中，我们对GBDT的原理做了总结，本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结，主要会关注调参中的一些要点。1.scikit-learn GBDT类库概述在sacikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参...
使用 scikit-learn 构建模型
西门催学不吹雪
02-19 2863
文章目录1. sklearn 介绍2. sklearn 转换器处理数据2.1 加载数据集2.2 划分数据集3. 聚类模型4. 分类模型5. 回归模型 1. sklearn 介绍   scikit-learn（简称 sklearn）是一个简单有效的数据挖掘和数据分析工具，可以提供用户在各种环境下重复使用。而且 sklearn 建立在 Numpy、Scipy 和 Matplotlib 基础之上，对一些...
scikit-learn保姆级入门教程
abackcab的博客
03-09 1090
在SKLearn中，因为做了上层的封装，分类模型、回归模型、聚类与降维模型、预处理器等等都叫做估计器(estimator)，就像在Python里『万物皆对象』，在SKLearn里『万物皆估计器』。在本篇内容中，我们将给大家进一步深入讲解scikit-learn工具库的使用方法，力求完整覆盖SKLearn工具库应用的方方面面。本文的内容板块包括：① 机器学习基础知识：机器学习定义与四要素：数据、任务、性能度量和模型。机器学习概念，以便和SKLearn对应匹配上。
sklearn的系统学习——随机森林分类器与随机森林回归器（含有python完整代码及案例）
weixin_44904136的博客
08-07 6002
在前面的内容中，已经对决策树解决分类回归问题分别做了阐述，今天走进随机森林的世界。什么是森林呢，对，好多树在一起我们就叫它森林，为什么是随机呢，因为这片森林可能不一样，这就涉及到参数的设定了（就像之前决策树的参数一样）。名字的意义明白了，那这最终的结果是怎么得出来的呢？其实很简单，我们知道一棵决策树会给出一个结果，多棵树就会给出多个结果，最后”投票“表决，得票高的就是最终随机森林给出的结果喽。（当然，这里的解释较为简单，想知道具体原理可以阅读《数据挖掘导论》和西瓜书。）...
sklearn-随机森林与线性回归
最新发布
SYNICSN的博客
08-28 1610
随机森林属于集成学习,通过构建一个包含多个决策树(通常称为基学习器或弱学习器)的森林，每棵树都在不同的数据子集和特征子集上进行训练，最终通过投票或平均预测结果来产生更准确和稳健的预测。（要经过测试集）算法原理：注意：不同的数据子集和特征子集合随机: 特征随机，训练集随机样本：对于一个总体训练集T，T中共有N个样本，每次有放回地随机选择n个样本。用这n个样本来训练一个决策树。特征：假设训练集的特征个数为d，每次仅选择k(k<d)个来构建决策树。
sklearn的系统学习——随机森林调参（含案例及完整python代码）
weixin_44904136的博客
08-08 2万+
对于调参，首先需要明白调参的核心问题是什么，然后理清思路，再进行调参。调参并非是一件容易的事情，很多大牛靠的是多年积累的经验和清晰的处理思路，那对于我们而言，也应对调参思路和方向有一个认识，然后就是不断地尝试。......
sklearn中的RandForest调参技巧
woniuhuli的博客
01-07 2761
总结自这里写链接内容 一、sklearn随机森林模型中可以通过调整3个主要参数来提高模型的泛化能力 1、max_features： 该参数表示在单个决策树生成时考虑的最大特征数。有如下三个选项： 1）、Auto/None：及默认会考虑所有输入特征 2）、sqrt：对于每个决策树的训练随机选择N−−√\sqrt{N}个特征。其中N为输入的最大特征数 3）、0.x：表示选择最大特征数的x%
随机森林sklearn FandomForest，及其调参
热门推荐
码灵薯的博客
03-14 2万+
随机森林概述 随机森林是集成学习方法bagging类中的翘楚。与集成学习boosting类的GBDT分庭抗礼。 bagging类集成学习采用的方法是：用部分数据 or 部分特征 or 多个算法 训练一些模型；然后再组合这些模型，对于分类问题采用投票多数表决，回归问题采用求平均。 各个模型训练之间互不影响，天生就适合并行化处理。在如今大数据时代背景下很有诱惑力。 主要效果：重点关注降低方差，...
scikit-learn中用gridsearchcv给随机森林（RF）自动调参
tanlangqie的博客
08-25 1万+
全文参考 1：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/grid_search_digits.html#parameter-estimation-using-grid-search-with-cross-validation 全文参考 2：http://scikit-learn.org/stable/modules/...
随机森林算法的总结和基于python的简单实现
zwzen1的博客
01-26 1万+
第一次写博客，水平有限，恳请指正交流. 接触机器学习也有一段时间了，以前只是看看理论，调调sklearn的包，感觉并没有真正的明白算法的具体细节。 现在开始利用空闲时间，把自己学过的算法用python实现一下，代码学习时间很短，所以代码结构不是很好，也没优化，以后我会努力写出优秀的代码的。 一 前言：随机森林（Random Forests）真正被系统性的提出是 BREIMAN  20
Python实例介绍正则化贪心森林算法（附代码）
数据派THU
02-26 1980
作者：Ankit Chaoudhary翻译：笪洁琼校对：梁傅淇本文共3515字，建议阅读7分钟。通过本文与大家讨论一个被称为正则化的贪心森林算法。引言作为一名参与多个机器学习竞赛数据科学家，我总是在寻找“尚未流行”的算法。我是这样定义这些算法的：它们本身最终不会成为竞赛里的赢家，但是它们会给的预测带来不同。为什么我对这些算法感兴趣?关键在于“它们本身”。这些算法能够用在集成模型之中，来获取超过大多
sklearn随机森林建模调参小例-网格搜索-基础知识-集成算法
qq_41664939的博客
02-21 4460
随机森林 集成算法 RandomForestClassifier 随机森林是非常具有代表性的bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树。分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树集成的森林就叫做随机森林回归器。这里使用的是随机森林分类器 重点参数 n_estimators 森林中的数量，一般越大越好，但要与所需性能平衡 下面进行一个建模的演示 # 导入包 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensem
sklearn中对随机森林进行调参
进击的扛把子
12-06 3782
sklearn中对随机森林进行调参
使用librosa与scikit-learn库进行音乐流派机器学习分类
- 随机森林（Random Forest）：一种集成学习方法，通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行汇总来提高整体的分类准确度。 - 决策树（Decision Trees）：一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个...
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