1 导入基本库并设置文件存放路径 首先导入基本库,并设置数据的存放的地址,代码如下: import os import numpy as np import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor os.chdir(r'F:\公众号\88_随机森林') 2 导入待建模的数据 用pandas...
随机森林原理是:通过Bootstrap抽样从原始数据集中抽取多个子集,每个子集独立训练一棵决策树;每棵树构建时随机选择特征子集进行最优特征分裂;最终对于分类任务采用多数投票,回归任务采用平均值作为预测结果,通过集成多棵树的预测提高模型性能和准确性。 随机森林原理详解 随机森林的定义与背景 随机...
准确性高:随机森林是一种集成学习方法,最终结果是通过对所有树的预测进行投票或加权平均计算而获得,从而提高预测的准确性。 抑制过拟合:由于随机森林模型在构建决策树时引入了随机性,降低方差,因此它能有效地抑制过拟合。 能处理大量的特征和数据:随机森林能有效地处理具有大量特征和数据的问题,而且不需要进行特征选择。
随机森林原理解析 随机森林解析 随机森林属于集成学习中的Bagging方法的一种,即集成算法包括Boosting和Bagging,Bagging中包括随机森林。 一、Boosting 1.核心思想 Boosting 通过顺序地训练多个基学习器,每个基学习器在前一个基学习器的基础上进行改进。每次训练时,Boosting 会根据前一个模型的错误率来调整样本的权重,使得...
一、随机森林的原理 随机森林由多个决策树组成,每个决策树都是一个分类器。在随机森林中,每个决策树的生成过程都是独立的,首先从样本集中通过有放回抽样(bootstrap)的方式抽取出n个样本,然后对每个样本随机选择k个特征,构建决策树。这里的k是一个常数,通常取总特征数的平方根。每个决策树都对应着一个子样本集和...
随机森林的原理主要包括以下几个方面: 1. 随机采样 在构建每个决策树时,随机森林会从原始数据集中有放回地抽取一定比例的样本数据进行训练。这种采样方式被称为“自助采样”(Bootstrap Sampling),可以有效减少过拟合现象的发生。 2. 随机选择特征 在构建每个决策树时,随机森林会从所有特征中选择一定数量的特征进行训练...
随机森林的原理如下: 1.随机选择样本:从训练数据集中随机选择一个子集作为训练样本。这意味着每个决策树模型都是使用一个不同的训练样本。 2.随机选择特征:对于每个决策树模型,从所有特征中随机选择一部分特征进行特征选择,这有助于减少过拟合。 3.构建多个决策树:基于随机选择的样本和特征,在每个子集上构建决策树...
1、随机森林算法的工作原理 随机森林是一种有监督学习算法。就像你所看到的它的名字一样,它创建了一个森林,并使它拥有某种方式随机性。所构建的"森林"是决策树的集成,大部分时候都是用“bagging"方法训练的。bagging方法,即bootstrap aggregating,采用的是随机有放回的选择训练数据然后构造分类器,最后组合学习到的模...