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...
Lecture 10:Random Forest 10.1 Random Forest Algorithm 图10-1 在上一节中我们学习了 C&RT 树,Full Grown 的 C&RT 的树能做到 in-sample 很小但是 out-sample error 很大。 记得《西瓜书》中有关于误差的讨论,即 out-sample error = bias error + varicace error + noise 组成。对 C&RT 树而言,bias erro...
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...
——aggregation of aggregation(即使用Bagging的方式把众多的Decision Tree进行uniform结合起来——随机森林)。 Random Forest算法流程图如下所示: Random Forest算法的优点主要有三个。第一,不同决策树可以由不同主机并行训练生成,效率很高;第二,随机森林算法继承了C&RT的优点;第三,将所有的决策树通过bagging的形式结合...
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:Bagging和Decision Tree。Bagging是通过bootstrap的方式,从原始的数据集DD中得到新的^DD^;然后再使用一些base algorithm对每个^DD^都得到相应的gtgt;最后将所有的gtgt通过投票uniform的形式组合成一个GG,GG即为我们最终得到的模型。Decision...
随机森林算法 Random Forest Algorithm 随机森林算法 随机森林算法实现波士顿房价预测 随机森林算法 随机森林(Random Forest)算法是一种 集成学习(Ensemble Learning)方法,它由多个决策树组成,是一种分类、回归和特征选择的机器学习算法。 在随机森林中,每个决策树都是独立地训练的,每棵树的建立都是基于随机选取的特征子...
Random Forest Algorithm 1 Recall: Bagging and Decision Tree 首先我们回顾一下上两节学的Bagging算法和Decision Tree算法 Bagging具有减少不同gt的方差variance的特点。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。
Bagging算法 Bagging算法，全称为自助聚集算法，通过自助取样生成多个子数据集。每次从原始数据集中有放回地抽取子数据集，通过重复此过程多次，得到多个模型。预测时，使用这些模型结果进行平均或多数投票。随机森林算法 随机森林是基于决策树的Bagging算法，特点是每次训练数据随机有放回选择，同时随机选择部分...
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:Bagging和Decision Tree。Bagging是通过bootstrap的方式,从原始的数据集D中得到新的\hat{D};然后再使用一些base algorithm对每个\hat{D}都得到相应的g_t;最后将所有的g_t通过投票uniform的形式组合成一个G,G即为我们最终得到的模型。Decisio...
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:Bagging和Decision Tree。Bagging是通过bootstrap的方式,从原始的数据集D中得到新的ReferenceError: katex is not defined;然后再使用一些base algorithm对每个ReferenceError: katex is not defined都得到相应的ReferenceError: katex is not def...