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。 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{...
——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...
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...
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...
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。
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...
2. 相同的Random Forest algorithm,对于分类问题和回归问题都适用。 3. 它可以识别出数据集中最重要的特征,这也叫feature engineering。 七、Random Forest algorithm real life example 主要应用场景如下: 1. 对于银行业务,它可以被用来分析诚信客户与欺诈客户,对于诚信客户可以给予他们更高的信用额度,而欺诈客户,将面...
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,最后通过投票或者平均的方式将g组合起来得到G,由此可...
2. 相同的Random Forest algorithm,对于分类问题和回归问题都适用。 3. 它可以识别出数据集中最重要的特征,这也叫feature engineering。 七、Random Forest algorithm real life example 主要应用场景如下: 1. 对于银行业务,它可以被用来分析诚信客户与欺诈客户,对于诚信客户可以给予他们更高的信用额度,而欺诈客户,将面...
1、随机森林(random forest)简介 随机森林是一种集成算法(Ensemble Learning),它属于Bagging类型,通过组合多个弱分类器,最终结果通过投票或取均值,使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。其可以取得不错成绩,主要归功于“随机”和“森林”,一个使它具有抗过拟合能力,一个使它更加精准。 集成算法的目的:让...