森林图

森林图

以统计指标和统计分析方法为基础,用数值计算绘制出的图形,通常是在平面直角坐标系中,以一条垂直的无效

线(0或者1)为中心,用平衡于x轴的多条线段描述每个组指标的中值和可信区间,最后一行用菱形或者其他图形描述的多个组别合并的效应量和可信区间;

森林图解读:

x轴的每个线段:代表每个研究

黑点: 每个研究的点估计值

方块: 代表每个研究所占的权重,权重越大,面积越大,上图中的weight表示的就是权重

60%,占的比重大,所以方块最大;

线段长度:代表研究量的95%可信区间(CI)

箭头:研究的95%可信区间超过了图形的显示范围,所以用箭头表示

菱形中心:代表汇总表结果的点估计值,并用一条垂直x轴的虚线标出

菱形宽度汇总结果的95%可信区间

二分类变量森林图

HR(风险比)

通常以点估计值,也就是x值为1的作为无效线,上图就是,无效线的左侧为因素a,左侧为因素b,

当无效线与横线相交,不能认为a,b因素对结局事件发生风险的影响作用不同

当横线线段与无效线不相交时,且在无效线的右侧,认为b因素结局事件的发生率大于a因素,即b

因素增加了结局事件的发生率

当横线线段与无效线不相交时,且在无效线的左侧,认为b因素结局事件的发生率小于a因素,即b因素减少了结局事件的发生率

. 连续变量森林图

当研究的分析指标为连续变量时,此时可绘制连续变量森林图

通常用加权均数差和标准均数差作为合并的统

### 随机森林算法像 随机森林通过引入额外的随机性来构建多棵决策树,每棵树基于数据的不同子集和特征的随机子集生长[^1]。这种机制增加了模型多样性并降低了过拟合的风险。 为了帮助理解随机森林的工作原理,以下是几个常见的形表示方式: #### 1. 单个决策树对比随机森林 ```plaintext Single Decision Tree Random Forest / | \ [Tree 1] [Tree 2] ... [Tree n] Feature A B C Feature Subset -> Vote/ Average ``` 单颗决策树会尝试找到最优分割点,而随机森林中的每一棵树只考虑部分特征来进行节点分裂,最终预测结果由所有树木投票决定分类问题或取平均值用于回归问题。 #### 2. 特征重要性表 可以绘制柱状展示各个输入变量对于目标变量的重要性得分,这有助于识别哪些属性最能影响模型输出。 ![Feature Importance](https://miro.medium.com/max/700/1*oUWzZbGjKXJYVfL8QHvDpA.png) 此为示意,并非实际运行环境截;真实应用中可使用类似 `matplotlib` 或者 `seaborn` 库生成此类表。 #### 3. 模型结构示意 通常也会有关于如何从原始数据逐步建立多个弱学习器(即各棵独立训练的小树)直到形成强大集成体的过程说明解。 由于无法直接提供具体链接指向外部资源,在实践中可以通过搜索引擎查询 "Random Forest Algorithm Images" 来获取更多视觉资料辅助理解和教学目的。
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