随机森林模型实质上是多个决策树模型的综合,决策树模型只构建一棵分类树,但是随机森林模型构建非常多棵决策树,相当于在重复决策树模型。随机森林模型基于随机样本进行构建,并且在每个树节点时,考虑到分裂随机特征性,因而一般意义上,随机森林模型优于决策树模型(但并不一定,实际研究中应该以数据为准)。 随机森林模型的...
1. 随机森林分类 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。 • 决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。 在Python 中实现决策树 • 函数:sklearn.tree.Decis...
决策树是一种基于树结构的机器学习算法。它将数据集分解成多个小的子集,直到每个子集都可以用一个简单的规则进行描述。决策树算法可以用于分类和回归问题。决策树的应用场景包括疾病诊断、贷款申请审批等。 随机森林 随机森林是一种集成学习算法。它将多个决策树组合起来,以减少单个决策树的过拟合风险。随机森林算法可以...
本文通过R语言软件“rpart”包对数据进行了判别分析。图4.1给出了决策树的结构图,可以看见的是最长的一个枝一共有9个节点。 随机森林是一种较为先进的机器学习模型,对于高维度的数据(如本文研究内容)的效果较好,不需要做特征选择,对数据适应能力较好。本文通过R语言软件“randomForest”包对数据进行了判别分析。图...
随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法,由多个决策树组成。对于分类问题,随机森林的数学公式可以表示为: f(x) = mode(Y_1, Y_2, ..., Y_n) 其中,Y_1, Y_2, ..., Y_n 分别是每个决策树的预测结果,mode 表示选择出现最频繁的类别作为预测结果。 对于回归问题,随机森林的数学公式可以表示为: ...
随机森林回归 KNN近邻 决策树 高斯朴素贝叶斯 支持向量机 选择最佳模型的决定将基于: 准确性 过采样 数据准备 在本节中,我们加载数据。我们的数据有 45211 个变量。 输入变量: 银行客户数据 1 - 年龄(数字) 2 - 工作:工作类型(分类:'行政'、'蓝领'、'企业家'、'女佣'、'管理'、'退休'、'自雇'、'服务'...
一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林、神经网络、贝叶斯算法、支持向量机、神经网络等十大机器学习算法!通俗易懂共计65条视频,包括:1-回归问题概述、2-误差项定义、3-独立同分布的意义等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
因为样本有重复,所以训练集生成的决策树有重复,因此输出的测试类型有重复。 随机森林算法 案例分析 一、决策树-乳腺癌诊断 1、使用数据介绍:data.m 1:良性;2:恶性 2、训练集和测试集划分 因为第一列是样本编号,其实用处不大,将第二列500个作为训练集,69个作为测试集,第三列到最后共30列数据中的500个作为训...
使用不同的机器学习模型,包括逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost和支持向量机进行训练和预测。 绘制混淆矩阵以评估模型性能。 绘制决策树的树状图。 创建模型性能汇总表,包括训练准确率和模型准确率得分。 使用随机森林和决策树模型进行预测,并将实际值和预测值进行对比。
随机森林 Weka操作 打开预处理后的训练集,在classifier模块中选择CVParameterSelection,并选择RandomForest决策分类树算法,寻找最佳参数。 在经过处理后的测试集上进行测试,在more options中选择cost sensitive,并将左下至右上对角线上数值均设为1。 运行结果如下: ...