随机森林是由很多的决策树组成,但每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后,当对一个新的样本进行判断或预测的时候,让森林中的每一棵决策树分别进行判断,看看这个样本应该属于哪一类(对于分类算法),然后看看哪一类被选择最多,就预测这个样本为那一类。 8.随机森林的推广 由于RF在实际应用中的良好特性,基于RF...
9个主要参数:n_estimators,Criterion,两个随机性相关的参数(random_state,splitter),五个剪枝参数(max_depth,min_samples_split,min_samples_leaf,max_feature,min_impurity_decrease) 1特殊参数(目标权重参数): class_weight & min_weight_fraction_leaf 一个属性:feature_importances_ 四个接口:fit,score,apply,p...
随机森林是基于bagging框架的决策树模型,因此随机森林的参数择优包括两部分:(1)RF框架的参数择优;(2)RF决策树的参数择优。因此,理解RF框架参数和决策树参数的含义是模型参数择优的前提。 目录: RF框架参数含义 RF决策树参数含义 RF参数择优实例 结论 请参考Scikit-learn官网RandomForestClassifier类的参数来阅读前两...
随机森林是一种强大的集成学习算法,具有多个超参数,可以通过调整这些超参数来优化模型的性能。以下是随机森林算法的主要超参数以及它们的详细说明和典型取值范围: 1. n_estimators: > 描述:指定随机森林中树的数量(决策树的个数)。 > 取值范围:正整数,通常在10到200之间。 2. criterion: > 描述:用于衡量每个分裂...
随机森林就是种了很多决策树,对输入向量进行分类(回归)。每一棵树都是决策树,要对这个输入向量进行“投票”。森林就是选择投票最多的那个树。 应用举例:如下图 参数说明 IN端口 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 特征变量 配置模型特征列 是 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据,则会抛出异常...
随机森林算法的主要参数是: 1、n_estimators:决策树的个数,越多越好,但也不能太多。 2、criterion:决策树支持的标准是”gini”(gini系数)or“entropy”(熵值)(default=”gini”)。 3、max_depth:树的最大深度。 4、min_samples_split:根据属性划分节点时,每个划分最少的样本数。 5、min_samples_leaf:叶子节...
可以看到分类树的参数特别多,我们来介绍几个重要的参数: n_estimators:随机森林中决策树的个数,默认为 100。 criterion:随机森林中决策树的算法,可选的有两种: gini:基尼系数,也就是CART 算法,为默认值。 entropy:信息熵,也就是ID3 算法。 max_depth:决策树的最大深度。
随机森林的原理是先在每个决策树中随机选择特征、特征值对数据进行划分，然后每棵决策树给出预测结果，最后通过投票结果确定最终的预测结果。优点是算法稳定，预测准确，而且可以处理缺失值，计算结果可解释性强。主要参数有决策树数目、特征选择策略、内部节点再划分最小样本数、叶子节点最小样本数等。拓展：...
简述数据挖掘中随机森林算法的原理,优点和主要参数随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。随机森林是一种集成算法（EnsembleLearning），它属于Bagging类型，通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或取均值，使得整体模型的结果具有较高的精确...