最近在做kaggle的时候,发现随机森林这个算法在分类问题上效果十分的好,大多数情况下效果远要比svm,log回归,knn等算法效果好。因此想琢磨琢磨这个算法的原理。 要学随机森林,首先先简单介绍一下集成学习方法和决策树算法。下文仅对该两种方法做简单介绍(具体学习推荐看统计学习方法的第5章和第8章)。 Bagging和Boosting...
房龄等因素之间的复杂关系。而另一些选手可能选择了Random Forest，因为它在处理高维度的特征和大规模数据时效果非常好。这些算法在不同的问题上发挥着各自的优势，但最终都为选手们带来了不俗的成绩。此外，GBDT和Random Forest还能够评估特征的重要性，这对于选手们进行特征工程和模型优化非常有帮助。通过了解哪些特征...
除了数据噪音之外,feature 的多样性也是 tree-ensemble 模型能够取得更好效果的原因之一。通常在一个kaggle任务中,我们可能有年龄特征,收入特征,性别特征等等从不同 channel 获得的特征。而特征的多样性也正是为什么工业界很少去使用 svm 的一个重要原因之一,因为 svm 本质上是属于一个几何模型,这个模型需要去定义 ins...
特征的值不发生改变。在图像识别中，例如边缘检测算子Sobel算子，它可以检测出图像中的边缘，而且在图像旋...
https://www.kaggle.com/prashant111/random-forest-classifier-tutorial/notebook 一:随机森林算法概述 集成学习 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,有时也被称为多分类器系统(multi-classifier system)、基于委员会的学习(committee-based learning)等。
python machine-learning scikit-learn decision-tree-algorithm random-forest-algorithm knn-algorithm Updated May 5, 2021 Jupyter Notebook programandoconro / Titanic-survivors Star 0 Code Issues Pull requests Machine Learning competition on Kaggle.org: Random Forest algorithm and ensemble of algorithms...
1.kaggle 比赛选择的都是真实世界中的问题。所以数据多多少少都是有噪音的。而基于树的算法通常抗噪能力更强。 2.除了数据噪音之外,feature 的多样性也是 tree-ensemble 模型能够取得更好效果的原因之一。特征的多样性也正是为什么工业界很少去使用 svm 的一个重要原因之一(因为会 过拟合overfitting),因为 svm 本质...
[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...
通常在一个kaggle任务中，我们可能有年龄特征，收入特征，性别特征等等从不同 channel 获得的特征。而特征...
以Python 为基础,调用各种比较基础的库,其中穿插一些Kaggle处理的建议,用引号表示。“ 1.数据预处理 1.1 魔术工具及所需要包 魔术工具,python 的 notebook 可以自动的更新 py 文件里的 function。 %load_ext autoreload %autoreload 2 %matplotlib inline ...