本文目录粒子群算法MATLAB 实现粒子群算法 粒子群算法粒子群算法是一种启发式算法，它的核心是思想是利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得问题的可行解。粒子群算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”和“变异”操
目录***特征工程部分***1.工具准备2.读取数据3.准备数据4.默认参数的随机森林模型5.随机森林超参数调优通过计算确定n_estimators=200，调其他参数当max_features=26，模型性能抖动上升，无需细调可以看出max_depth单调上升，继续扩大max_depth通过调整，发现max_depth=40最优，接下来调整m
数学建模_随机森林分类模型详解Python代码随机森林需要调整的参数有：
（1） 决策树的个数
（2） 特征属性的个数
（3） 递归次数（即决策树的深度）'''
from numpy import inf
from numpy import zeros
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_tes
文章目录：1 随机森林2 bagging3 神秘的63.2%4 随机森林 vs bagging5 投票策略6 随机森林的特点6.1 优点6.2 bias 与 variance6.3 随机森林降低偏差证明为什么现在还要学习随机森林？ 随机森林中仍有两个未解之谜（对我来说）。随机森林采用的bagging思想中怎么得到的62.3% 以及 随机森林和bagging的方法是否有区别。随机森林(
一、集成学习和个体学习器的概念集成学习：通过构建并结合多个学习器来完成任务，有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等。个体学习器：也就是常见的学习算法，如逻辑回归，神经网络等，根据个体学习器间的强弱依赖关系，可以分类两类集成学习算法。一类是具有强依赖性，个体学习器必须串行生成的序列化方法，代表算法是Boosting。另一类的具有弱依赖性，个体学习器可同时生成的并行化方法，代表算法
阿喽哈~小伙伴们，今天我们来唠一唠随机森林 ♣ ♣ ♣随机森林应该是很多小伙伴们在学机器学习算法时最先接触到的集成算法，我们先简单介绍一下集成学习的大家族吧： Bagging：个体评估器之间不存在强依赖关系，一系列个体学习器可以并行生成。代表算法：随机森林（Random Forest）Boosting：个体学习器之间存在强依赖关系，一系列个体学习器基本都需要串行生成。代表算法：
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2023-12-11 11:53:59
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决策树与随机森林1 决策树原理决策树的目标是建立分类预测模型或回归预测模型口决策树得名于其分析结论的展示方式类似一棵倒置的树分类树和回归树分别对应分类预测模型和回归预测模型，分别用于对分类型和数值型输出变量值的预测。决策树体现了， 对样本数据的不断分组过程决策树体现了输入变量和输出变量取值的逻辑关系。决策树的最大特点是：它的预测是基于逻辑的即采用IF … THEN …的形式，通过输人变量取值的布尔
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。
原创
2023-08-31 22:28:36
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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景PSO是粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的
一、原理ET或Extra-Trees（Extremely randomized trees，极端随机树）是由PierreGeurts等人于2006年提出。该算法与随机森林算法十分相似，都是由许多决策树构成。但该算法与随机森林有两点主要的区别：1、随机森林应用的是Bagging模型，而ET是使用所有的训练样本得到每棵决策树，也就是每棵决策树应用的是相同的全部训练样本；2、随机森林是在一个随机子集内得
随机森林树： 1.定义： 随机森林只利用多颗决策树对样本进行训练并预测的一种分类器，可回归可分类；随机森林是基于多颗决策树的集成算法，常见决策树算法主要分为： ID3(利用信息增益进行特征选择)，C4.5 信
随机森林（Random Forest，简称RF）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。假设现在针对的是分类问题，每棵决策树都是一个分类器，那么N棵树会有N个分类结果。随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终输出。它可以很方便的并行训练。森林表示决策树是多个。随机表现为两个方面：数据的随机性化、待选特征的随机化。 构建流程：采取有放回的抽
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2023-07-24 17:12:21
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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。首先介绍一下什么是集成学习，在集成学习中，主要分为bagging算法和boosting算法。我们先看看这两种方法的特点和区别。Bagging（套袋法） bagging的算法过程如下：1.从原始样本集中使用Bootstraping方法随机
粒子群（鸟群算法）算法是典型的寻优算法。分为全局最优和局部最优。 基本思想：主要模拟自然界生物捕食的策略，群体迭代，粒子在解空间追随最优的例子进行搜索。是智能算法的一种。 算法特点：简单易行。收敛速度快。设置参数少。 一般的限制条件是当达到限制步数或者达到相应的准确度的时，粒子就会停止移动。 设想一个场景：一群鸟在随机搜索食物。 已知（假设）：1.在这块区域里只有一块食物。2.所有的鸟都不知道食物
1、随机森林原理：随机森林是有很多随机的决策树构成，它们之间没有关联。得到RF以后，在预测时分别对每一个决策树进行判断，最后使用Bagging的思想进行结果的输出（也就是投票的思想）2、Bagging（套袋法）bagging的算法过程如下：
1、从原始样本集中使用Bootstraping方法随机抽取n个训练样本，共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间相互独立，元素可以有重复）
2、
集成（Ensemble）分类模型综合考量多个分类器的预测结果，从而做出决策，大体可以分为两种：一种是利用相同的训练数据同时搭建多个独立的分裂模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则作出最终分类的决策，典型的有随机森林分类器（Random Forest Classifier），即在相同的训练数据上同时搭建多棵决策树（Decision Tree），每棵决策树会放弃固定的排序算法，随机选取特征。另
文本分类的14种算法（4）随机森林算法随机森林就是指通过多个不同的决策树进行预测，最后取多数的预测结果为最终结果。 随机森林算法的核心思想叫bagging，是集成学习的一类（另一类是boosting），类似于生活中的投票表决，但投票表决肯定要建立在各人有不同意见的基础上啊，所以随机森林的决策树必须是不同的（不然一个决策树预测多遍有什么用）。为了实现这个不同决策树的生成，就需要决策树满足如下规则：
随机森林是一种集成算法。 sklearn中的集成算法模块：ensemble随机森林分类器class
sklearn.ensemble.RandomForestClassifier
(
n_estimators=’10’
,
criterion=’gini’
,
max_depth=None
,
min_samples_spli
其实，之前就接触过随机森林，但仅仅是用来做分类和回归。最近，因为要实现一个idea，想到用随机森林做ensemble learning才具体的来看其理论知识。随机森林主要是用到决策树的理论，也就是用决策树来对特征进行选择。而在特征选择的过程中用到的是熵的概念，其主要实现算法有ID3和C4.5.下面我们先来看看决策树。 下面我
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2023-08-27 11:25:51
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python 决策树集成-随机森林算法之分类实操基础概念集成集成是合并多个机器学习模型来构建更强大模型的方法。在机器学习算法中有许多模型属于这一类，但已证明有两种集成模型对大量分类和回归的数据集都是有效的，二者都以决策树为基础，分别是随机森林（random forest）和梯度提升决策树（gradiet boosted decision tree）。本篇文章先讲解一下随机森林。在了解随机森林之前建
