创建`RandomForestClassifier`或`RandomForestRegressor`实例，并设置参数，如树的数量`n_estimators`，树的最大深度`max_depth`等。```python # 分类问题 rf_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)# 回归问题 # rf_regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_sta...
rf_dataset_train <- dataset_1[fold_seq != k ,] rf_dataset_test <- dataset_1[fold_seq == k , ] rf_model <- randomForest( formula, kable(rf_df[sort(x = rf_df[,2]) #--- 误差基于RandomForest OOB,即RandomForest输出的混淆矩阵 for (n in seq(50,1000,50)) { counter <- count...
随机森林Random Forest(RF)分类模型(二分类多分类)-MATLAB代码实现一、随机森林RF随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法,用于分类和回归问题。它由多个决策树组成,通过对每棵决策树的预测结果进行投…
# 导入必要的库importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.metricsimportmean_squared_error# 假设你的数据保存在一个名为 data.csv 的文件中,确保文件中包含所需的特征和目标变量(PM2.5)# 读取数据data=pd.read_csv('...
RF_model <- randomForest(cur_formular,data= dat.train,mtry=6,nodesize = 6,ntree = 1000,importance= T) ### mtry控制每次分裂节点的选择范围,nodesize = 最小叶子节点大小(控制树的深度),ntree决策树数量 ### 模型分析 plot(RF_model) ### 模型(类别)误差与决策树数量的关系,输出的是数据框 RF_mo...
rf_model <- randomForest( formula, kable(rf\_df\[sort(x = rf\_df\[,2\]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. #--- 误差基于RandomForest OOB,即RandomForest输出的混淆矩阵 for (n in seq(50,1000,50)) { counter...
机器学习技法 之 随机森林(Random Forest) 森林顾名思义就是有很多树,这里的树当然就是决策树。实际上随机森林就是将 fully-grown C&RT decision tree 作为 bagging 基模型(base model)。 random forest (RF) = bagging + fully-grown C\&RT decision treerandom forest (RF) = bagging + fully-grown C\&...
随机森林(Random Forest,简称RF) 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单元是决策树,而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习(Ensemble Learning)方法。随机森林的名称中有两个关键词,一个是“随机”,一个就是“森林”。“森林”我们很好理解,一棵叫做树,那么成百上千棵树就可以...
# 训练随机森林模型rf_model<-randomForest(Species~.,data=iris,ntree=100)# 计算特征重要性importance(rf_model) 1. 2. 3. 4. 5. importance函数会返回一个数据框,包含每个特征的总增益(TotalDecreaseGini)和平均增益(MeanDecreaseGini)。总增益表示特征在所有树上的总贡献,平均增益表示特征在每棵树上的平均...
rf_model <- randomForest( formula = . ,predict(rf_model, pred_data) 因此,现在看来,我没有风险! 然而,正如我之前提到的,这些模型是为了教育和机器学习的实践,而不是为了医学预测!所以,我认为这些模型是有价值的。 4.最终模型探索 让我们最后看一下这个模型 ...