ID3、C4.5、CART、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、xgboost算法总结 一、决策树 首先,决策树是一个有监督的分类模型,其本质是选择一个能带来最大信息增益的特征值进行树的分割,直到到达结束条件或者叶子结点纯度到达一定阈值。下图是决策树的一个简单例子 按照分割指标和分割方法,决策树的经典模型可以分为...
1)随机森林 随机森林各个树之间的ensemble的方式是bagging,后面其他的都是stacking。bagging的方式就是各个树之间互相独立互不影响的,最后通过各个树之间的互补信息得到一个更好的强模型。“随机”体现在每个弱学习器的行采样和列采样上,行采样即每个弱学习器都先有放回的随机sample出一些样本作为当前这个树的训练样本。
随机森林是一种集成学习方法,其核心思想是将多个决策树模型集成在一起,通过集体决策来获得更准确的结果。在华数杯c题中,这种集成学习方法发挥了重要作用,值得深入了解。 1. 决策树模型 我们需要了解决策树模型。决策树是一种树形结构,可用于分类和回归任务。在随机森林中,每棵决策树都是一个弱学习器,通过结合多棵...
1、 随机森林的主要劣势在于模型大小.你可能需要数百兆的内存才能轻松地结束一个森林,而且评估的速度也很慢. 2、 另外一点,有些人可能会发现一个问题,也就是随机森林模型其实是个很难去解释的黑盒子. RF为什么要有放回地抽样: 如果不是有放回的抽样,那么每棵树的训练样本都是不同的,都是没有交集的,这样每...
在Python的scikit-learn库中,可以实现随机森林模型。以下是一个使用随机森林模型的示例代码: 这个代码首先加载数据,然后划分训练集和测试集。接着创建一个随机森林模型,并使用训练集进行训练。最后,使用训练好的模型对测试集进行预测,并计算预测结果的均方误差(Mean Squared Error)和R2分数,以评估模型的性能。
机器学习 【决策树ID3/C4.5/CART+随机森林】 公式推导计算+详细过程 (入门必备),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
和决策树模型类似,scikit-learn中的随机森林模型也提供了基于普通Decision Tree的Random Forest学习器和基于随机化Extra Tree的ExtraTrees学习器。 鉴于Decision Tree和Extra Tree差别甚小,本文以Random Forest为例进行介绍。 1. 模型的主要参数 在Random Forest中,存在两大类型的参数,分别为框架参数和单棵决策树参数 ...
随机森林也是非线性有监督的分类模型 随机森林是由多个决策树组成。是用随机的方式建立一个森林,里面由很多决策树组成。随机森林中每一棵决策树之间都是没有关联的。得到随机森林之后,对于一个样本输入时,森林中的每一棵决策树都进行判断,看看这个样本属于哪一类,最终哪一类得到的结果最多,该输入的预测值就是哪一类...
利用Python的两个模块,分别为pandas和scikit-learn来实现随机森林. from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import pandas as pd import numpy as np iris = load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) ...
2022年数学建模国赛C题 基于随机森林模型的古代玻璃制品成分分析与鉴别.docx,基于随机森林模型的古代玻璃制品成分分析与鉴别 摘要 古代玻璃极易受到埋藏环境的影响而发生风化,风化过程中内部元素与环境元素发生大量交换会导致其成分比例发生变化。本文建立了对应分析模型、