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
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...
Gradient-boosting decision trees (GBDTs) are a decision tree ensemble learning algorithm similar to random forest for classification and regression. Both random forest and GBDT build a model consisting of multiple decision trees. The difference is how they’re built and combined. GBDT uses a techni...
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...
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...
Random Forest algorithm real life example. 本文主要参考一下几篇文章,有能力的读者可自行前往阅读原文: 1. Wikipedia上的Pruning (decision trees)和Random Froest algorithm。 2. Dataaspirant上的《HOW THE RANDOM FOREST ALGORITHM WORKS IN MACHINE LEARNING》 ...
[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...
Enhancing Random Forest Implementation in Weka Random Forest Algorithm Weka ProgramPater
3. medium上的《How Random Forest Algorithm Works in Machine Learning》 同时推荐读者去阅读《The Random Forest Algorithm》,因为这篇文章讲解了在scikit-learn中Random Forest Agorithm常用的重要参数。 二、Pruning(decision trees) There are two approaches to avoiding overfitting in building decision trees: ...
随机森林回归算法(Random Forest Regression)是随机森林(Random Forest)的重要应用分支。随机森林回归模型通过随机抽取样本和特征,建立多棵相互不关联的决策树,通过并行的方式获得预测结果。每棵决策树都能通过抽取的样本和特征得出一个预测结果,通过综合所有树的结果取平均值,得到整个森林的回归预测结果。 使用场景 随...