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和随机采样数据子集,构建多个决策树,然后使用每个决策树的...
#随机森林回归rf = randomForest(NDVI~., data = ProvWide1, importance=T, ntree=1000) varImpPlot(rf) #绘制自变量排序图 %IncMSE：percentage of increase of mean square error（Increase in MSE(%)）通过对每一个预测变量随机赋值，如果该预测变量更为重要，那么其值被随机替换后模型预测的误差会增大...
random_forest_predict=random_forest_model.predict(test_X) random_forest_error=random_forest_predict-test_Y 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 其中,利用RandomForestRegressor进行模型的构建,n_estimators就是树的个数,random_state是每一个树利用Bagging策略中的Bootstrap进行抽样(即有放回的袋外...
通过训练，RandomForestClassifier模型的性能较强，模型训练和验证结果相近，未出现严重过拟合和欠拟合现象。因此，根据“故障模式”、“故障模式细分”、“故障名称”3种属性的特征值，使用RandomForestClassifier算法模型，预测燃气灶维修方式的方法是可行的，而且模型准确率较高。通过这种方法，为降低电器厂商维修成本，增加...
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100,n_jobs=2) model.fit(x_train, y_train.ravel()) model.score(x_test, y_test) >>>`0.8044692737430168`# 每个特征重要性forfuth, impinzip(['Sex','Age','SibSp','Parch','Fare','p1','p2','p3','e1','e2','e3'], model.feature_importanc...
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: ...
随机森林(Random Forest)是一种强大的集成学习算法,用于解决分类和回归问题。它由多个决策树组成,每个决策树都是一颗弱学习器,通过投票或平均的方式来提高整体的准确率和稳定性。本文将详细介绍随机森林的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。 什么是随机森林?
随机森林(Random Forest, RF)可以看成是改进的Bagging算法,是一种灵活且易于使用的机器学习算法,即便没有超参数调优,也可以在大多数情况下得到很好的结果。它也是最常用的算法之一,因为它很简易,既可用于分类也能用于回归任务。 Rondom Forest 顾名思义,就是用随机的方式建立一个森林,森林里面由很多的决策树组成,...
【Python】基于python的回归随机森林(RandomForestRegression)2:计算各特征指标的权重(IncMSE)(附代码) 本篇简介不多,就一行。 IncMSE 是 increase in MSE。就是对每一个自变量(特征)随机赋值,如果该自变量(特征)重要的话,预测的误差会增大。 数据 我存为.xlsx格式,可以直接读取。
本文详细介绍基于Python的随机森林(Random Forest)回归算法代码与模型超参数(包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等等)自动优化代码。 本文是在上一篇推文基于Python的随机森林(RF)回归与变量重要性影响程度分析的基础上完成的,因此本次仅对随机森林模型超参...