随机森林与bagging的关系

最新推荐文章于 2020-11-25 14:55:04 发布

转载最新推荐文章于 2020-11-25 14:55:04 发布 · 141 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/pattern_recognition/archive/2010/05/26/1744812.html

本文介绍随机森林这一集成学习方法，它通过使用Bagging技术创建多样化的训练集来组合多个分类树，以此减少分类器的方差并提高泛化能力。

随机森林是分类树的组合，用Bagging方法产生各异的训练集，由于分类树是不稳定的算法，因此分类树与Bagging方法结合能有效减小方差，从而减小组合分类器的泛化误差。

转载于:https://www.cnblogs.com/pattern_recognition/archive/2010/05/26/1744812.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_30546933

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

【python 机器学习】bagging和随机森林

m0_62599305的博客

04-21

1065

假设你要参加一个考试，题目比较难，如果你一个人答题可能有很多错误，但是如果你找几个朋友来一起答，每个人做出不同的选择，最后大家通过讨论汇总出最正确的答案，最终的结果会更准确。每棵树都是通过不同的数据子集和不同的特征子集来训练的。的引入（不仅仅是数据，甚至在特征选择时也做了随机化），因此每棵树的“思路”都不完全一样，这样可以大大增加模型的多样性，降低过拟合的风险。，生成多个数据子集，训练多个模型，然后对这些模型的结果进行投票（分类问题）或平均（回归问题），从而得到最终的预测结果。，从而增强模型的多样性。

bagging和随机森林

weixin_50304531的博客

07-18

1048

接下来会介绍一些基于决策树的具有代表性的集成模型，如随机森林（RF），GBDT，XGBoost以及lightGBM。本章主要介绍随机森林（RandomForest，简写RF），RF是bagging集成模型的扩展变体，所以前面会简要介绍一些关于bagging的内容，后面会有专门的“集成学习”的章节来重点介绍bagging相关内容。...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【集成学习】Bagging与随机森林算法原理小结

sun_shengyun的专栏

01-19

6604

原文地址： http://www.cnblogs.com/pinard/p/6156009.html 在集成学习原理小结中，我们讲到了集成学习有两个流派，一个是boosting派系，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

bagging 和 随机森林

wqtltm的博客

08-25

2222

太懒了直接把周老师的书内容整上来吧首先它的采样是有放回的采样，称为自助采样 booststrap 很显然再ADABOOST里面，我们发现各个学习器之间其实是很不独立的，而bagging 要做的就是加大独立性，所谓的和而不同。它有一个优势就是可以并行训练因此速度很快，速度和单个的及学习器的训练速度一样的。相比于ADABOOST 它的另一个优势就是可...

Bagging和随机森林

Allen的博客

12-30

357

原文地址 http://blog.youkuaiyun.com/flowerboya/article/details/50916653

集成学习 -- Bagging和随机森林(二)

sherwinzhang的博客

04-20

496

1 Bagging集成原理目标：把下面的圈和方块进行分类实现过程：采样不同数据集 2)训练分类器 3)平权投票，获取最终结果 4)主要实现过程小结 2 随机森林构造过程在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 随机森林 = Bagging + 决策树例如, 如果你训练了5个树, 其中有...

Bagging与随机森林

cengjing12的博客

11-14

5136

下图是基于树的算法的发展历程 1、Bagging Bagging [Breiman, 1996a] 是并行式集成学习方法最著名的代表. 1.1、Bagging原理 bagging算法：bagging的个体弱学习器的训练集是通过随机采样得到的。通过T次的随机采样，我们就可以得到T个采样集，对于这T个采样集，我们可以分别独立的训练出T个弱学习器，再对这T个弱学习器通过集合策略来得到最终的强学习器。随机采样(bootsrap)就是从我们的训练集里面采集固定个数的样本，但是每采集一个样本后，都将样本放回。也

基于机器学习算法的驾驶状态识别研究（随机森林；Bagging；UAH-DriveSet数据；PCA；t-SNE）

热门推荐

qq_36213518的博客

02-04

1万+

bagging method 和random forests 一般都是应用在决策树中。这篇文章只讨论bagging method 和random forests 的区别。 bagging method 的思想：假设一个数据集L，通过Boostrap(自助抽样)有放回的抽样n次，那么产生了n个样本数据集，记为n个train集。第一步：我们将这n个train集进行训练，因此产生了n个基分

随机森林与Bagging的区别

weixin_41989712的博客

09-12

6716

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好！这是你第一次使用 Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar

Bagging与随机森林算法原理小结

qq_30062385的博客

06-05

3890

　在集成学习原理小结中，我们讲到了集成学习有两个流派，一个是boosting派系，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....

机器学习笔记（五）Bagging集成学习算法随机森林原理和实践

haveanybody的博客

11-25

3118

一、前言在前一篇文章《决策树原理和实践》中，我们介绍了决策树的相关原理和使用API，决策树在建模过程中需要剪枝等操作，而如果数据预处理不当或者剪枝不合理，又会造成过拟合等结果，或者建立的模型只在某个方面表现比较好。此时，我们会考虑建立单棵树模型可能会存在走上“歧途”的现象，那么是不是可以通过建立多棵树模型一起来判断结果呢？答案当然是可以的，具体怎么建立呢？如果使用相同的数据集和算法，那么建立的模型结果大概率也是相同的，就失去了意义。接下来的几篇文章我们将介绍集成学习算法（Ensemble learnin

Bagging和随机森林（Random Forest）

YoungshellZzz的博客

12-23

1136

集成学习两个流派： bagging派系，各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。 boosting派系，各个弱学习器之间有依赖关系。 1.Bagging的策略 Bagging：从样本集中重采样（有重复的，有放回采样）选出n个样本，n为原始样本集的样本个数；在所有特征上，对这个n个样本建立基本分类器（分类器如ID3、C4.5、CART、SVM、Logistic回归等。在这里，均称...

Bagging算法和Boosting区别和联系

机器学习、数据挖掘

09-21

3163

参考文章链接：http://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4690486.html Bagging和Boosting都是将弱分类器组装成强分类器的方法备注：弱分类器也是有一定限制的起码分类效果要比随机分类效果好，即准确率要大于50%，否则即使组装成多个分类器的组合效果也不会很好） 1、Bagging 算法 A）设原始数据数量为K，从K个训练样本中随机抽取k个数...

机器学习算法系列（五）：bagging与随机森林对比及随机森林模型参数介绍

拙能胜巧

07-01

7280

Bagging思想 bagging是一种集成模型的思想。其名称来源于“bootstrap aggregating"。这种方法是用来解决模型的过拟合问题。首先说一下bootstrap方法，中文名称叫做”自助采样法“，是一种有放回的采样方法。比如说样本空间有m个样本，当通过bootstrap方法采样时，我们有放回的采样m次，得到m个样本（其中有重复）。 bagging思想就是以自助采样法为基础进行的...

随机森林与bagging的异同

06-08

随机森林和 bagging 都是基于集成学习的思想，都是通过集成多个模型来提高模型的准确性。相同点： 1. 都是基于集成学习的思想，通过集成多个模型来提高模型的准确性。 2. 都可以使用并行计算加快模型训练的速度...