随机森林中的“随机”含义指的就是前面说的这两个随机:数据随机和特征随机。 需要说明的是,如果在随机选择的特征子集只包含一个特征时,相当于每次随机选择一个特征进行划分;如果特征子集包含的特征个数等于所有特征个数 n,这时候与经典的决策树没有区别。 袋外误差 前面已经知道,对于每棵树训练时所用到的样本都...
作为一种新兴的、高度灵活的机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称 RF)拥有广泛的应用前景,它在金融、医疗等行业大放异彩,比如银行预测借贷顾客的风险等级,医药行业可以采用随机森林算法来寻找正确的药品成分组合,同时该算法业也可以对病人的既往病史进行分析,这非常有助于确诊病人的疾病。 在Scikit-Learn 机器学习...
然后选取最优特征,而随机森林在初期我们可以设定一个值作为特征子集的数量,比如我们设定该数值为50,那么我们建树之前,会从100个特征中随机选取50个特征作为特征子集,之后这颗树的生成都时基于这个特征子集,只需要计算这50个特征的信息增益。
内存消耗较大:随机森林对于大规模数据集和高维特征可能需要较大的内存存储。 随机性导致不可复现性:由于随机性的引入,每次构建的随机森林可能会有所不同,这导致模型的结果不具有完全的可重复性。 总的来说,随机森林是一个强大的机器学习方法,它通过构建多个决策树,并根据一定规则进行集成,以提高模型的准确性和稳定...
随机森林（Random Forest）是集成学习中一种非常流行的算法，由Leo Breiman和Adele Cutler提出。它基于决策树构建，但通过引入随机性和多样性来克服单一决策树容易过拟合的问题。构建过程：1. 自助采样（Bootstrap Sampling）：从原始数据集中有放回地抽取多个子样本，每个子样本用于构建一棵决策树。2. 特征随机选择：...
五、随机森林与决策树之间的区别 模型克服了单棵决策树易过拟合的缺点,模型效果在准确性和稳定性方面都有显著提升。 决策树+bagging=随机森林 六、随机森林不会发生过拟合的原因 在建立每一棵决策树的过程中,有两点需要注意-采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程,random forest对输入的数据要进行行、列的采样...
X_train, X_test, y_train, y_test =train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 创建随机森林分类器实例 # 在这里,我们指定一些参数作为示例 rf_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100, # 树的数量 criterion='gini', # 分裂质量的衡量标准 ...
简介:【机器学习】集成学习(Bagging)——随机森林(RandomForest)(理论+图解+公式推导) 2021人工智能领域新星创作者,带你从入门到精通,该博客每天更新,逐渐完善机器学习各个知识体系的文章,帮助大家更高效学习。 一、引言 集成学习方式大致分为两种,一种是Boosting架构,采用模型之间串行的方式,典型算法代表为AdaBoost、GB...
如下图,假设随机森林中有3棵子决策树,2棵子树的分类结果是A类,1棵子树的分类结果是B类,那么随机森林的分类结果就是A类。 image.png 待选特征的随机化过程 (1)子树从所有的待选特征中随机选取一定的特征。 (2)在选取的特征中选取最优的特征。
集成(ensemble)是合并多个机器学习模型来构建更强大模型的方法。在机器学习文献中有许多模型都属于这一类,但已证明有两种集成模型对大量分类和回归的数据集都是有效的,二者都以决策树为基础,分别是随机森林(random forest)和梯度提升决策树(gradient boosted decision tree)。