项目专栏:【Python实现经典机器学习算法】附代码+原理介绍 一、基于原生Python实现随机森林(Random Forest) 随机森林(Random Forest)是一种基于决策树的集成学习算法,由 Leo Breiman 和Adele Cutler 在2001年提出。它将多个决策树组合起来进行预测,以提高预测的准确性和稳定性。 随机森林的基本思想是通过随机选择特征子集...
self.random_sample = random_sample # 随机样本比例 self.forest = [] # 森林 # 拟合函数 def fit(self, x, y): data = np.hstack((x, y)) for i in range(self.max_tree): ranData = self.randomSample(data) x2 = ranData[:, :-1] y2 = ranData[:, -1] model = de.DecisionTree...
for n_trees in [1,10]: # 理论上树是越多越好 scores = evaluate_algorithm(dataset, random_forest, n_folds, max_depth, min_size, sample_size, n_trees, n_features) # 每一次执行本文件时都能产生同一个随机数 seed(1) print('random=', random()) print('Trees: %d' % n_trees) print(...
【R语言】随机森林代码 随着chatGPT的火爆,AI也受到了大家的广泛关注。机器学习(Machine learning)作为AI的一种,在生物医学领域也有着广泛的应用。今天小编就跟大家分享一个很流行的机器学习方法,随机森林(Random Forest)。下面以iris这套数据的分类问题为例,为大家演示机器学习的大体过程。 #载入数据集(以iris数据集...
fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.metricsimportmean_absolute_error forest_model = RandomForestRegressor(random_state=1) forest_model.fit(train_X, train_y) melb_preds = forest_model.predict(val_X)print(mean_absolute_error(val_y, melb_preds))...
y = data.iloc[:, 0] # 剩下的列是特征 X = data.iloc[:, 1:] # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建随机森林分类器 rf_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42) ...
代码示例: 分类模型: library(randomForest)## Classification:##加载鸢尾花数据集data(iris)## 设置随机种子以确保结果的可重复性set.seed(71)## 使用随机森林进行分类,Species是响应变量,importance=TRUE计算变量重要性,proximity=TRUE计算样本之间的接近度iris.rf<-randomForest(Species~.,data=iris,importance=TRUE...
本文详细介绍在Python中，实现随机森林（Random Forest，RF）回归与变量重要性分析、排序的代码编写与分析...
作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。最初,我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的。最近几年的国内外大赛,包括2013年百度校园...
前者的代表是Boosting,后者的代表是Bagging和“随机森林”(Random Forest) 随机森林在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择(即引入随机特征选择)。 简单来说,随机森林就是对决策树的集成,但有两点不同: ...