1.PYTHON用户流失数据挖掘:建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯模型和KMEANS聚类用户画像 2.R语言基于树的方法:决策树,随机森林 3.python中使用scikit-learn和pandas决策树 4.机器学习:在SAS中运行随机森林数据分析报告 5.R语言用随机森林和文本挖掘提高航空公司客户满意度 6.机器学习助推...
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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。
随机森林是属于集成学习,其核心思想就是集成多个弱分类器以达到三个臭皮匠赛过诸葛亮的效果。 rf<-randomForest(datanew.train$用户寿命.天.~ MSE误差 mean(predict(rf)- datanew.train$用户寿命.天. )^2 ## [1] 0.007107568 变量重要程度 plot(d,center=TRUE,leaflab='none', ...
决策树(Decision Tree,DT)是树模型系列的根基模型,后续的随机森林(RF)、提升树(Boosting Tree)、梯度提升树(GBDT)、XGBoost都是在其基础上演化而来。 决策树及其演化模型(CART、GBDT、XGBoost)在数据挖掘、数据科学、数据分析、数据运营、金融风控、智能营销等领域得到广泛应用,是机器学习基础模型。
本课题着眼于利用决策树算法和随机森林模型,对用户进行预测,判断哪些客户会流失。数据的处理方法以及机器学习本身算法理论的学习和代码实现在各领域具有相同性,之后同学可以在其他感兴趣的领域结合数据进行分析,利用此课题所学知识举一反三。 数据 image.png
预测类别概率tr.pred = predict(ct, newdata=datanew.train, type="prob") tr.pred 将结果表写进数据库里 sqlSave(channel,resul 获取全文完整代码数据资料。 本文选自《R语言CART决策树、随机森林、chaid树预测母婴电商平台用户寿命、流失可视化》。
2)如果样本发生一点点的改动,就会导致树结构的剧烈改变。这个可以通过集成学习里面的随机森林之类的方法解决。 ▍决策树算法优缺点总结 我们前面介绍了决策树的特征选择,生成,和剪枝,然后对ID3, C4.5和CART算法也分别进行了详细的分析。下面我们来看看决策树算法作为一个大类别的分类回归算法的优缺点。
随机森林(RF)以决策树作基学习器,与bagging方式有所不同的是,随机森林训练单个决策树基学习器时,不是在训练样本的所有特征中选择最优属性,而是先选择一部分特征作为该决策树的特征子集,决策树构建过程中在特征子集中选择最优特征作为分裂节点,也就是说,除了样本进行有放回的采样之外,对特征也进行部分采样。为什么要...