10次的结果的正确率(或差错率)的平均值作为对算法精度的估计,一般还需要进行多次10折交叉验证(例如10次10折交叉验证),再求其均值,作为对算法准确性的估计。 之所以选择将数据集分为10份,是因为通过利用大量数据集、使用不同学习技术进行的大量试验,表明10折是获得最好误差估计的恰当选择,而且也有一些理论根据可以...
需要使用到的函数有: sklearn.model_selection.ShuffleSplit,又叫交叉验证生成器,用于将样本集合随机“打散”后划分为训练集、测试集。主要参数n_splits为划分训练集、测试集的次数,默认为10;test_size和train_size为测试集和训练集的比例或个数。 sklearn.model_selection.learning_curve,确定交叉验证的针对不同训练...
随机森林是bagging的一种实现，这种集成方法可以进行包外估计并输出包外误差。包外误差即可看做泛化误差的无偏估计，因此随机森林算法在实现过程中可是省掉验证集，直接用包外误差估计泛化误差。
该算法为子树Tt定义了代价(cost)和复杂度(complexity),以及一个可由用户设置的衡量代价与复杂度之间关系的参数α,其中,代价指在剪枝过程中因子树Tt被叶节点替代而增加的错分样本,复杂度表示剪枝后子树Tt减少的叶结点数,α则表示剪枝后树的复杂度降低程度与代价间的关系,定义为: 其中, |N1|:子树Tt中的叶节点数;...