1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解 在sklearn.ensemble库中,我们可以找到Random Forest分类和回归的实现:RandomForestClassifier和RandomForestRegression,Gradient Tree Boosting分类和回归的实现:GradientBoostingClassifier和GradientBoostingRegression。有了这些模型后,立马上手操练起来?少侠请留步!且听我说一说,...
基于boosting框架的Gradient Tree Boosting模型中基模型也为树模型,同Random Forrest,我们也可以对特征进行随机抽样来使基模型间的相关性降低,从而达到减少方差的效果。 3.4 模型的独立性 聪明的读者这时肯定要问了,如何衡量基模型的独立性?我们说过,抽样的随机性决定了模型的随机性,如果两个模型的训练集抽样过程不独立,...
Random Forest 是经 典 的基于 Bagging 框架的模型,并在此基础上通过引入特征采样和样本采样来降低基模型间的相关性,在公式中显著降低方差公式中的第二项,略微升高第一项,从而使得整体降低 模型整体方差 。 2.3 Boosting 的偏差与方差 对于Boosting 来说,基模型的训练集抽样是强相关的,那么模型的相关系数近似等于 ...
Random Forest 是经典的基于 Bagging 框架的模型,并在此基础上通过引入特征采样和样本采样来降低基模型间的相关性,在公式中显著降低方差公式中的第二项,略微升高第一项,从而使得整体降低模型整体方差。 2.3 Boosting 的偏差与方差 对于Boosting 来...
随机森林(Random Forest, RF)和迭代决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)都是通过构建多个决策树来组成集成模型, 他们分别属于Bagging和Boosting两大类算法。 在介绍这两类算法前,先说下误差(Error): 误差(Error )= 偏差(Bias )+ 方差(Variance) 对于决策树而言,浅的树(Shallow decision trees)有较大...
基于Boosting 框架的 Gradient Boosting Decision Tree 模型中基模型也为树模型,同 Random Forrest,我们也可以对特征进行随机抽样来使基模型间的相关性降低,从而达到减少方差的效果。 2.4 小结 我们可以使用模型的偏差和方差来近似描述模型的准确度; 对于Bagging 来说,整体模型的偏差与基模型近似,而随着模型的增加可以降...
基于Boosting 框架的 Gradient Boosting Decision Tree 模型中基模型也为树模型,同 Random Forrest,我们也可以对特征进行随机抽样来使基模型间的相关性降低,从而达到减少方差的效果。 2.4 小结 我们可以使用模型的偏差和方差来近似描述模型的准确度; 对于Bagging 来说,整体模型的偏差与基模型近似,而随着模型的增加可以降...
基于Boosting 框架的 Gradient Boosting Decision Tree 模型中基模型也为树模型,同 Random Forrest,我们也可以对特征进行随机抽样来使基模型间的相关性降低,从而达到减少方差的效果。 2.4 小结 我们可以使用模型的偏差和方差来近似描述模型的准确度; 对于Bagging 来说,整体模型的偏差与基模型近似,而随着模型的增加可以降...
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...
基于Boosting 框架的 Gradient Boosting Decision Tree 模型中基模型也为树模型,同 Random Forrest,我们也可以对特征进行随机抽样来使基模型间的相关性降低,从而达到减少方差的效果。 2.4 小结 我们可以使用模型的偏差和方差来近似描述模型的准确度; 对于Bagging 来说,整体模型的偏差与基模型近似,而随着模型的增加可以降...