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...
7.如何使用随机森林对特征重要性进行评估 三、梯度提升决策树(GBDT) 1.Boosting思想 2.GBDT原理 3.GBDT使用的决策树都是CART回归树,为什么不用CART分类树呢? 4.为何gbdt可以用负梯度近似残差呢? 5.梯度提升和梯度下降的区别和联系是什么? 6.为什么GBDT需要归一化? 7.GBDT的优点和局限性有哪些? 8.RF(随机...
随机森林是 Bagging 的一种改进版本，通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。与 Bagging 不同的是，随机森林在每次分割节点时还会随机选择部分特征进行考虑，从而进一步增加模型的多样性。4.1 随机森林的定义与原理 随机森林的定义：随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成学习方...
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...
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...
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 ...
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...
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 ...
机器学习笔记三 决策树、随机森林 一、决策树 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目迎合,判断其可行性的决策分析方法,是直观运行概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的树干,故称决策树。