其中boosting派系的代表算法主要有AdaBoost算法、梯度提升机(GBDT)和极限提升机(XGBoost),而本文中选择的随机森林是属于 bagging 派系的典型代表,其算法描述在表1中给出,从本质上讲就是许多决策树的集合,其中每棵树都和其他树略有不同.
代码资源获取:点击跳转(链接安全)kdocs.cn/l/cv16i3LNubfz 一、随机森林 随机森林(Random Forest,RF)是一种强大的集成学习算法,它通过构建多个决策树模型并对它们进行集成来进行预测。每棵决策树都是基于随机选择的数据子集和特征子集构建的,这种随机性使得随机森林具有很强的鲁棒性和预测能力。 在构建随机森林...
一种基于遗传算法和随机森林的数据分类模型。 1. 随机森林的基本原理随机森林由 Leo Breiman( 2001) 提出,它通过自助法( bootstrap) 重采样技术,从原始训练样本集 N 中有放回地重复随机抽取 b 个样本生成新的训练自助样本集合,然后根据自助样本集生成 b 个分类树组成随机森林,新数据的分类结果按分类树投票多少形...
首先，我们回顾随机森林（RF）的基本原理。RF是一种集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来进行分类。在构建每一棵树时，利用自助法（bootstrap）从原始数据集中抽样，并基于随机特征子集构建树。每棵树的多样性增加了模型的鲁棒性。接着，粒子群优化算法（PSO）被引入进来，该算法模拟了...
随机森林模型RF: train set RMSE:15.408303170220156, R2:0.9506822432050425 test set RMSE:44.36383009860364, R2:0.5703082128383993 valid set RMSE:30.653618024631285, R2:0.45586841183607596 编辑 编辑 xgboost模型: train set RMSE:44.409935462338545, R2:0.5903113156901276 ...
基于随机森林RF的数据回归预测,RF回归预测,多变量输入模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
sonar.dat-数据网站上的原始数据文件 sonar_coded.csv-标签更改为0和1的原始数据 sonar_data_description.txt-数据描述 :自述文件中使用的图像 :训练有素的模特 NN_model.mat-神经网络模型 RF_model.mat-随机森林模型 NN_model_parameters.txt-来自网格搜索的最佳模型的超参数。 RF_model_parameters.txt点...
遗传算法(GA)优化随机森林的数据回归预测,GA-RF回归预测,多变量输入模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。 https://www.kuazhi.net/ %% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 tic restoredefa...
一种基于遗传算法和随机森林的数据分类模型。 1. 随机森林的基本原理随机森林由 Leo Breiman( 2001) 提出,它通过自助法( bootstrap) 重采样技术,从原始训练样本集 N 中有放回地重复随机抽取 b 个样本生成新的训练自助样本集合,然后根据自助样本集生成 b 个分类树组成随机森林,新数据的分类结果按分类树投票多少形...