随机森林是一种基于**袋装法(Bagging)**的集成学习方法。它通过构建多个相互独立的决策树并对其结果进行投票(分类问题)或平均(回归问题)来得到最终的预测结果。与单一决策树相比,随机森林具有以下优点: 1.减少过拟合风险:随机森林通过随机采样和特征选择,降低了单一决策树对噪声和异常点的敏感性,从而减小了过拟合的...
随机森林也是为了解决决策树的过拟合问题。 1.Bootstrap 假设有一个大小为N的样本,我们希望从中得到m个大小为N的样本用来训练。 bootstrap的思想是:首先,在N个样本里随机抽出一个样本x1,然后记下来,放回去,再抽出一个x2,… ,这样重复N次,即可得到N个新样本,这个新样本里可能有重复的。重复m次,就得到...
3、随机森林 一、理论 简介: 决策树是一种基本的分类回归方法,本次重点提及分类; 决策树模型呈树型结构,在分类问题中,表示基本特征对实例分类的过程; 其模型优点为具有可读性,分类速度快。 决策树的核心思想:以树为基础,每个节点对某特征进行判断,进入分支,直到达到叶节点; 构造方法:让信息熵快速下降,从而达到最...
假设随即森林有n棵树,那么对于特征X的重要性为 err_{oob1}-err_{oob1}/N ,之所以可以用这个表达式来作为相应特征的重要性度量值是因为:若给某个特征随机加入噪声之后,袋外的准确度大幅降低,则说明这个特征对于样本的分类结果影响很大,也就是它的重要性程度比较高。 Stacking:多次采样,训练多个分类器,将输出作为...
如果不是有放回的抽样,那么每棵树的训练样本都是不同的,都是没有交集的,这样每棵树都是"有偏的",都是绝对"片面的"(当然这样说可能不对),也就是说每棵树训练出来都是有很大的差异的;而随机森林最后分类取决于多棵树(弱分类器)的投票表决,这种表决应该是"求同",因此使用完全不同的训练集来训练每棵树这样...
机器学习(2):决策树+随机森林 一. 决策树 1. 决策树: 决策树算法借助于树的分支结构实现分类,决策树在选择分裂点的时候,总是选择最好的属性作为分类属性,即让每个分支的记录的类别尽可能纯。 常用的属性选择方法有信息增益(Information Gain),增益比例(gain ratio),基尼指数(Gini index)。
决策树是一种非线性有监督分类模型,随机森林是一种非线性有监督分类模型。线性分类模型比如说逻辑回归,可能会存在不可分问题,但是非线性分类就不存在。 二、具体原理 ID3算法 1、相关术语 根节点:最顶层的分类条件 叶节点:代表每一个类别号 中间节点:中间分类条件 ...
随机森林是一个多决策树的组合分类器,随机主要体现在两个方面:数据选取的随机性和特征选取的随机性。 (1)数据的随机选取 第一,从原始数据集中采取有放回的抽样(bootstrap),构造子数据集,子数据集扥数量和原始数据集的数量一样。不同的...
在机器学习中，决策树和随机森林是两个非常常用的算法。它们都属于监督学习的范畴，可以用于分类和回归问题。本文将对这两种算法进行深入讲解，帮助读者更好地理解和应用它们。一、决策树 1. 基本概念 决策树是一种树形结构的模型，通过递归地将数据集划分为若干个子集，从而实现对数据的分类或预测。每个内部节点表示...
随机森林 随机森林在bagging基础上做了修改 从样本集中用bootstrap采样选出n个样本从所有属性中随机选择k个属性，选择最佳分割属性作为节点建立CART决策树重复以上两步m次，即建立m课CART决策树这m个CART形成随机森林，通过投票表决结果，决定数据属于哪一类随机森林/bagging和决策树的关系 当然可以使用决策树作为基本分类...