二、随机森林的原理 随机森林是一种基于集成学习的算法,它集成了多个决策树来进行分类和回归任务。随机森林的核心思想是利用随机化的方式构建多个决策树,然后通过投票方式进行结果集成。 1.随机特征选择 在随机森林中,每个决策树的特征选择是随机进行的。不同的决策树可能选取的特征不同,这样可以增加模型的多样性,提高...
2、数据特征选取的随机性 从样本集中进行有放回的采样,通过样本的随机选取的特征上,对样本建立决策树(ID3、C4.5、CART、SVM、Logistic回归等) 重复上面两步m次,产生m个决策树,故搭构成了随机森林。之后将待预测数据放到随机森林,最后统计出随机森林中的决策树结果,采取少数服从多数的原则决定待预测数据属于那一类 。
随机森林是非常具有代表性的Bagging集成算法,它的所有基评估器都是单棵决策树。其中分类树集成的的一片森林就叫做随机森林分类器,回归树所集成的一片森林就叫做随机森林回归器。Bagging装袋法的核心思想是构建多个相互独立的评估器,然后对其预测进行平均或者多次表决原则来决定集成评估器的结果,袋装法的代表模型就是随机...
分类和回归树（简称 CART）是 Leo Breiman 引入的术语，指用来解决分类或回归预测建模问题的决策树算法。它常使用 scikit 生成并实现决策树： sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 和 sklearn.tree.DecisionTreeRegressor 分别构建分类和回归树。CART 模型 CART 模型包括选择输入变量和那些变量上的分割点，直到创建出适当...
而随机森林是基于决策树构建的一种集成学习方法。它通过构建多个决策树,并将它们进行组合来完成对数据的分类或预测。随机森林的构建过程是通过对训练集进行有放回抽样,然后对每个子样本集构建一个决策树,最后将这些决策树进行组合,通过投票或取平均值的方式来进行分类或预测。 决策树和随机森林的区别在于,决策树是单个...
记得我们在第一期的时候决策树与随机森林(1)—— 决策树算法数学推导与实例演练提到决策树的两个核心问题: 1.到底由谁来做根节点和内部节点; 2.如何让决策树停止生长,防止过拟合。 对于过拟合,一般由数据中的噪声和离群点导致,我们可以通过预剪枝和后剪...
决策树、随机森林、支持向量机是三种常见的机器学习算法,它们在产品结构、工作原理、优势和使用场景等方面都有各自的特点。首先,决策树是一种基于树形结构进行分类和预测的机器学习算法。它的产品结构包括节点、分支和叶子节点,通过将数据集划分为多个子集,递归地生成一
后剪枝:决策树构建好,才开始剪枝 一、预剪枝 定义:预剪枝就是在构造决策树的过程中,先对每个结点在划分前进行估计,如果当前结点的划分不能带来决策树模型泛化性能的提升,则不对当前结点进行划分并且将当前结点标记为叶结点。 在rpart 函数中,有个参数叫做 control,它可以控制 rpart 的各种细节参数,而预剪枝就是...
决策树的工作原理是通过将数据集划分为不同的子集来进行决策,每个子集对应一个节点,并且每个节点都包含一个条件判断。决策树易于理解和解释,它可用于处理分类和回归问题,并且能够处理数值型和离散型特征。然而,决策树容易过拟合,特别是在处理复杂的问题时,需要使用剪枝等技术进行优化。 随机森林是一种集成学习方法,通过...