集成学习——随机森林

最新推荐文章于 2025-09-02 22:43:59 发布
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#随机森林 #集成学习 #sklearn

本文介绍了随机森林作为集成学习的一种方法，详细讲解了bagging和随机森林的概念，包括Bootstrap采样、决策树的构建原则。同时阐述了sklearn中随机森林的实现，特别是RandomForestClassifier的主要参数和使用示例。

集成学习——随机森林

1 模型算法介绍

1.1 bagging 的介绍

Bagging 方法的基本思想是：利用 Bootstrap（自助法）方法重采样来生成多个版本的预测分类器，然后把这些分类器进行组合。通常情况下组合的分类器给出的结果比单一分类器的好，因为综合了各个分类器的特点。
Bootstrap（自助法）方法就是从我们的训练集里面随机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。即之前采集到的样本在放回后有可能继续被采集到。其构建的流程如下：
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集成学习--随机森林
m0_37548423的博客
01-26 2039
目录 集成学习、个体学习器的概念 Boosting bagging 结合策略 随机森林思想 随机森林推广 随机森林的优缺点 Sklearn中随机森林参数 分类sklearn代码实现 应用场景 参考 集成学习、个体学习器的概念 （1）集成学习（ensemble learning）是通过构建并结合多个学习器（个体学习器或弱学习器）来完成任务（分类，回归等），集成学习通常可以获得...
集成学习中的随机森林
华为云官方博客
05-27 2041
摘要：随机森林是集成算法最前沿的代表之一。随机森林是Bagging的升级，它和Bagging的主要区别在于引入了随机特征选择。
随机森林（Random Forest）
最新发布
ai12345678900008的博客
09-02 965
注意：有些样本可能重复，有些样本可能没被抽到（大约 63% 会被抽到，37% 未被抽到，可用于 OOB 误差估计）。：降低方差（overfitting）而不增加太多偏差。每个节点划分时，只随机选择部分特征寻找最佳分裂。每棵树都用从训练集有放回抽样得到的子集训练。划分带来的 Gini 减少量为。对于分类问题，每个节点选择特征。训练集有 1000 个学生数据。个样本（有放回），构建子集。来划分，选择标准可以用。随机森林在每个节点只从。棵树，每棵树的预测为。对于每棵树，随机抽取。
集成学习（随机森林）
herry57的博客
06-24 1195
目录一、集成学习概念 二、Bagging集成原理三、随机森林 四、例子（商品分类）分类圆形和长方形 1、随机森林够造过程中的关键步骤(M表示特征数⽬)：1)⼀次随机选出⼀个样本，有放回的抽样，重复N次(有可能出现重复的样本)2) 随机去选出m个特征, m ...
集成学习之随机森林
jdjhcn的博客
03-19 1559
（场景：当我们的数据集特别大时，就会有很多的特征，那么这些特征对分离结果的影响有多大，我们可以计算该特征与分类结果之间的相关系数来进行估量，在随机森林模型中可以对每个特征进行特征选取，它可以内部对每个特征量化一个指标，最终结果会选择尽可能多的相关性比较大的特征。针对同一个数据集，那么我们每次选取数据时，会随机抽取80%（这时认为根据实际情况设定的）的特征，那么对于每个数据集的特征选取会出现有的数据集抽到很差的特征那么该数据集展现的性能就会很差，如果抽取到的都是好的特征，那么模型的性能也会很好。
【机器学习系列】基于决策树的集成模型——随机森林方法介绍
郑老师统计
12-31 2313
【本文章由高校教师徐博士撰写】看过我们前面几篇机器学习系列文章后，相信大家现在对机器学习的理论都有了一定的了解。今天我们继续介绍机器学习最经典也是使用最为广泛的模型——随机森林（Random Forest），该模型自2001年由Leo Breiman提出以来，就成为机器学习领域重要的分析工具。在今天这篇文章中，我们将简单探讨随机森林的基本原理以及如何用R语言进行实践，大家也可以用文中的代码进行尝试...
机器学习——随机森林
weixin_62472350的博客
08-13 1335
简单介绍就是例如特征A，首先使用原始数据进行计算得到其原始预测值，之后可以进行修改该特征的数据计算噪音预测值，当噪音预测值的结果比原始预测值的结果要差得多的话说明这个特征比较重要，如果噪音预测值的结果跟原始预测值的结果差距不大甚至可能好那么一点点，说明这个特征就不怎么重要了。也就是先建立一棵树，在进行预测任务的时候，真实值是100，第一棵树预测为90，再加一棵树使得预测结果为95，继续加树使得结果为97，再继续加树使得预测值越来越靠近真实值，加树是为了提升其性能。随机森林中的树的数量。
集成学习---随机森林
哆啦咪~fo
02-02 2884
Bagging随机森林（Random Forest,简称RF）是Bagging的一个扩展变体。Bagging在1996年由Beriman提出，作为并行式集成学习方法中最著名的代表，利用自助采样法。可采样出T个含m个训练样本的采样集，然后基于每个采样集训练出一个基学习器，再将这些基学习器进行结合。这就是Bagging的基本路程。对分类任务使用简单投票法，对回归任务简单平均。 随机森林（RF）RF在以
机器学习：集成学习之随机森林
纸上得来终觉浅
08-26 3754
集成学习之随机森林
集成学习——随机森林 Random Forest（机器学习）
公众号：风景邮递Yuan的博客
10-12 1588
随机森林集成模型中构建树的时候，样本由训练集有放回抽样得到。此外，在构建树的过程中，节点分割时，选择的分割点不是所有属性中的最佳分割点，而是属性的一个随机子集中的最佳分割点。由于这种随机性，相对于单个非随机树，随机森林的偏离通常会有所增大，但是由于取了平均，其方差也会减小，通常能够补偿偏差的增加，从而产生一个总体上更好的模型。
集成学习方法——随机森林
DAN_L的博客
03-29 707
一、集成学习方法定义 集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。 二、随机森林定义 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。 三、随机森林原理 1、用N来表示训练用例（样本）的个数，M表示特征数目。 2、输入特...
机器学习--集成学习之随机森林
2201_75491841的博客
03-12 1682
随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成学习算法，它在机器学习领域中应用广泛，其核心思想是通过构建多个基学习器（这里是决策树），然后将这些基学习器的预测结果进行综合，以获得更准确和稳定的预测结果。
集成学习模型（一）——随机森林
weixin_43886056的博客
09-20 2409
随机森林 文章目录随机森林一、概述二、决策树2.1 ID3，C4.5决策树的生成2.2 CART决策树的生成3.3 决策树的剪枝三、随机森林原理3.1 随机森林的构造3.2 袋外错误率（oob error）3.3 对特征重要性的评判3.3.1 permute variable3.3.2 Gini gain3.4 特征间的交互性3.5 样本间的近似性四、基于随机森林的实验4.1 随机森林构造与分类4.2 利用网格搜索调参五、总结 一、概述   随机森林是由很多决策树构成的，不同决策树之间没有关联。   当我们
集成学习于随机森林--python
weixin_42307828的博客
01-12 457
集成学习 如果你向几千个人问一个复杂的问题，然后汇总他们的回答。一般情况下，汇总出来的回答比专家的回答要好。同样，如果你聚合一组预测器(比如分类器、回归器)的预测，的大的结果也比最好的单个预测器要好。这样的一组预测器称为集成，对于这种技术被称为集成学习，一个集成学习的算法被称为集成方法。 常见的集成方法有如下集中，bagging，boosting，stacking。 投票分类器 假设你已经...
集成学习—bagging方法之随机森林
张果果的博客
08-12 676
集成学习： 也叫多分类器系统，通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。目前集成学习的方法大致可分为两大类，即个体学习器间存在强依赖关系必须串行生成序列化方式，代表算法：Boosting。以及个体学习器之间不存在强依赖关系可同时生成的并行化方式，代表算法：Bagging和随机森林（Random Forest，简称RF） Bagging: 并行学习方法中最著名的代表。基于自助采样法：包含m个样本的数据...
集成学习与随机森林
noob9527的博客
11-16 1205
集成学习(ensemble learning)是一类机器学习框架，通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。一般结构是：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。结合策略主要有平均法、投票法和学习法等集成学习包含三个典型算法：Bagging、Staking和Boostinghard voting投票soft voting投票虽然有很多的机器学习算法，但是从投票的角度看，依然不够多，我们希望有成百上千甚至上万的投票者，来保证投票结果的可信度。我们需要创建更多的子模型，集成更多子模型的意见。
集成学习与随机森林详解：实例演示与应用
本文主要探讨了机器学习中的一个重要分支——集成学习，以及其中的随机森林算法。集成学习是一种通过组合多个弱学习器（如逻辑回归、支持向量机和决策树）来创建一个强大的强学习器的方法。其核心思想在于，通过提高...
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