前言 随机森林非常像《机器学习实践》里面提到过的那个AdaBoost算法，但区别在于它没有迭代，还有就是森林里的树长度不限制。 因为它是没有迭代过程的，不像AdaBoost那样需要迭代，不断更新每个样本以及子分类器的权重。因此模型相对简单点，不容易出现过拟合。 &nbs
目录1.集成算法2.随机森林概述3.随机森林的系列参数3.1n_estimators3.2random_state3.3bootstrap & oob_score 4.重要属性1..estimators_ 2.oob_score_ 5.重要接口 1.apply2.predict 3.fit 4.score6
一、随机森林的基本思想Bagging思想，bootstrap aggregating，思想就是从总体样本当中随机取一部分样本进行训练，通过多次这样的结果，进行投票获取平均值作为结果输出，这就极大可能的避免了不好的样本数据，从而提高准确度。 随机森林采用Bagging思想，重复采样，生成多棵树。二、随机森林生成规则1、数据集为N，随机从数据集里采样N个（与数据集大小相同）训练样本，作为一棵树训练的数
之前简单介绍了决策树，这篇文章简单介绍一下随机森林以及优缺点。集成学习通过构建并结合多个分类器来完成学习任务。将多个学习器进行结合，常比获得单一学习器更好的泛化性能。 目前集成学习方法大致可分为两类，即个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器之间不存在依赖关系，可同时生成的并行化方法；前者代表时Boosting， 后者代表是Bagging和随机森林(random fo
上次在分享一篇文献中（Single-Cell RNA-Seq Reveals AML Hierarchies Relevant to Disease Progression and Immunity），用到一个机器学习算法----随机森林算法，我们稍微回顾一下文献中的用法： 1、对单细胞数据进行聚类（文献中采用的是KNN聚类，Seurat的聚类方法一般是用SNN，感兴趣的大家可以对聚类方法多研究一
前文对随机森林的概念、工作原理、使用方法做了简单介绍，并提供了分类和回归的实例。
本期我们重点讲一下：
1、集成学习、Bagging和随机森林概念及相互关系
2、随机森林参数解释及设置建议
3、随机森林模型调参实战
4、随机森林模型优缺点总结集成学习、Bagging和随机森林集成学习集成学习并不是一个单独的机器学习算法，它通过将多个基学习器（弱学习器）进行结合，最终获得一个强学习器。这里的弱学习器
集成学习如果你向几千个人问一个复杂的问题，然后汇总他们的回答。一般情况下，汇总出来的回答比专家的回答要好。同样，如果你聚合一组预测器(比如分类器、回归器)的预测，的大的结果也比最好的单个预测器要好。这样的一组预测器称为集成，对于这种技术被称为集成学习，一个集成学习的算法被称为集成方法。常见的集成方法有如下集中，bagging，boosting，stacking。投票分类器假设你已经训练好一些分类器
一、集成学习在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型，在某些方面表现的比较好）。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。集成方法是将几种机器学习技术组合成一个
目录集成学习决策树BoostingAdaboostGBDT梯度提升决策树是属于boosting集成学习的一种方法，通过构建多颗CART回归树，每一轮利用上一轮学习器的残差进行树的创建。该残差使用LossFunction的负梯度进行拟合。XGBoost对GBDT的提升LGB对XGB的提升Bagging随机森林简介随机森林构建python中使用随机森林为什么选决策树作为基分类器 偏差和方差总
1、决策树可参考1参考2 回归决策树DecisionTreeRegressor(criterion="mse",
splitter="best",
max_depth=None,
min_samples_split=2,
随机森林不需要交叉验证！ 随机森林属于bagging集成算法，采用Bootstrap，理论和实践可以发现Bootstrap每次约有1/3的样本不会出现在Bootstrap所采集的样本集合中。故没有参加决策树的建立，这些数据称为袋外数据oob，歪点子来了，这些袋外数据可以用于取代测试集误差估计方法，可用于模型的验证。 袋外数据(oob)误差的计算方法如下： 对于已经生成
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2023-08-01 16:20:55
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ML-Day02: k-近邻、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、交叉验证、网格搜索
1.数据分类
离散型数据：可以列举出
连续型数据：在区间内可任意划分，不可一一列举
2.机器学习算法分类
监督学习（预测）：有特征值和目标值，有标准答案
分类[离散]：k近邻、贝叶斯、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络
回归[连续]：线性回归、岭回归
主要内容：1、十折交叉验证2、混淆矩阵3、K近邻4、python实现 一、十折交叉验证前面提到了数据集分为训练集和测试集，训练集用来训练模型，而测试集用来测试模型的好坏，那么单一的测试是否就能很好的衡量一个模型的性能呢？答案自然是否定的，单一的测试集具有偶然性和随机性。因此本文介绍一种衡量模型（比如分类器）性能的方法——十折交叉验证(10-fold cross validation)什么
通过组合多个过拟合评估器来降低过拟合程度的想法其实是一种集成学习方法，称为装袋算法。装袋算法使用并行评估器对数据进行有放回抽取集成(也可以说是大杂烩)，每个评估器都对数据过拟合，通过求均值可以获得更好的分类结果。随机决策树的集成算法就是随机森林。 我们可以用 Scikit-Learn 的 BaggingClassifie
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2023-09-26 10:44:36
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本文为大家详细分析机器学习比赛里交叉验证的几个高阶用法，如果能熟练使用kfold的几个变种用来切分训练集和测试集，在很多比赛中会有惊人的上分效果。基于kfold主要有三个交叉验证的方法：1. KFold 2. StratifiedKFold 3. GroupKFold 下面我们用实际的例子和代码来详细解释每个方法的具体用法，并最后提炼出三个方法之间的本质区别和联系:首先是从sklearn把三种方法
本文旨在对刚学了一点Linear Regression理论知识, 还不知道代码如何实现,以及代码复现后查看哪些参数可以确定线性回归模型训练的好坏的同学,有些许启发.一. 模型训练一般我们需要通过模型求weight和bias, 但这次为了方便验证,我们假设已知方程来模拟实验环境, weight和bias是3和4.: 通过random.uniform()来获得已知的特征矩阵 通过random.norm
随机对照试验一般用于干预措施疗效比较，其设计的核心要点在于对受试者的分配入组是由正式的随机化程序确定的，最大程度降低选择性偏倚。下图1展示了申办方发起的随机对照试验设计、实施、结果报告的全流程，尽管每个环节都很重要，但无疑最核心的环节还是正确实施随机化分组，随机化的好处到底是什么呢？随机化是一个过程，简单而言，是指所有受试者分配给干预组或对照组的机会均等。与其他研究设计对比，对于对照组的选择，随机
这几章我们聊聊集成学习，__集成学习算法__是目前为止我们在__相同特征__条件下做特征工程时，建立模型评分和效果最好的算法。比之前讲过的线性回归、Logist回归、KNN、决策树的评分效果都好。集成学习的讲解分三个部分：__Bagging-自举汇聚__、__Boosting-提升算法__、__Stacking-模型融合__。注意：Stacking模型是一个很有趣的算法，在比赛中用到有时候效果会出
# 随机森林与交叉验证：Python中的实践
## 引言
随机森林是一种用来进行分类和回归的强大机器学习算法，基于决策树的集成方法。通过组合多个决策树，随机森林不仅提高了预测精度，还减少了过拟合的风险。交叉验证则是一种有效评估模型性能的方法，它通过将数据集划分为若干子集来实现。本文将介绍如何在Python中使用随机森林和交叉验证，并提供详细的代码示例。
## 概述
在本文的第一部分，我们将
基于西瓜书西瓜数据集2.0生成决策树，画出决策树，并输入样本进行预测类别。然后根据现有代码对breast_cancer数据集进行训练和预测。因为实验要求，不能够使用sklearn库，所以就只能上网借鉴一下大佬的代码，再自己改改，终于是完成了实验目标。西瓜数据集2.0生产决策树以及预测： 对breast_cancer数据集采用十次十折交叉验证法进行验证：取其中一折生成决策树图：
