一、引言 前面一节我们学习了一种简单高效的算法——决策树学习算法(Decision Tree Learning Algorithm),下面来介绍一种基于决策树的集成学习1算法——随机森林算法2(Random Forest Algorithm)。 二、模型介绍 有一个成语叫集思广益,指的是集中群众的智慧,广泛吸收有益的意见。在机器学习算法中也有类...
有一个成语叫集思广益,指的是集中群众的智慧,广泛吸收有益的意见。在机器学习算法中也有类似的思想,被称为集成学习(Ensemble learning)。 集成学习 集成学习通过训练学习出多个估计器,当需要预测时通过结合器将多个估计器的结果整合起来当作最后的结果输出。 展示了集成学习的基本流程。 集成学习的优势是提升了单个估计...
本节课将介绍随机森林(Random Forest)算法,它是我们之前介绍的Bagging和上节课介绍的Decision Tree的结合。 目录 1. Random Forest Algorithm 2. Out-Of-Bag Estimate 3. Feature Selection 4. Random Forest in Action 5. 总结 1. Random Forest Algorithm 首先我们来复习一下之前介绍过的两个机器学习模型:Baggi...
The Random Forest Algorithm 随机森林算法 随机森林是一种灵活且易于使用的机器学习算法,即使没有进行超参数调整,也可以在大多数情况下产生很好的结果。 它也是最常用的算法之一,因为它很简单,并且可以用于分类和回归任务。 在这篇文章中,您将学习如何使用随机森林算法以及其他一些关于它的重要的事情。 工作机制 随机...
机器学习技法-lecture10:Random Forest Random Forest 回顾 通过lecture9的学习,我们建立了决策树模型,其中我们主要介绍了CART树模型,本节课我们在此基础上学习随机森林。 Random Forest Algorithm 首先我们回顾下Bagging和决策树:Bagging就是通过bootstrap的方式产生多个数据集然后通过某个基本的演算法产生g,最后通过投票...
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...
This work aims to illustrate the versatility of machine learning algorithms, such as decision trees, to facilitate the identification and classification of celestial bodies by manipulating hyperparameters and studying the attributes of celestial body datasets. By applying a random forest algorithm to a ...
[Machine Learning & Algorithm] 随机森林(Random Forest) 1 什么是随机森林? 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...
Random Forest Algorithm Bagging和Decision Tree Bagging和Decison Tree算法各自有一个很重要的特点。Bagging具有减少不同gt的方差variance的特点。这是因为Bagging采用投票的形式,将所有gtuniform结合起来,起到了求平均的作用,从而降低variance。而Decision Tree具有增大不同gt的方差variance的特点。这是因为Decision Tree每次...
[Machine Learning & Algorithm] 随机森林(Random Forest) http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 回...