目录1、回答12、回答23、回答34、回答4机器学习模型是否需要考虑变量共线性问题？ 对于线性回归模型，数据中是不能有多重共线性的。我想知道如果使用决策树或者随机森林或者其他一些基于树的模型，数据中的多重共线性的现象对模型有没有什么影响？1、回答1随机森林的预测能力不受多重共线性影响。但是数据的解释性会被多重共线性影响。随机森林可以返回特征的重要性（importantce），当有多重共线性时，i
最近在工作中需要用到数据分析，发现上学期间学过的丁点统计学知识基本都遗忘了，于是在网易公开课里找了一门统计学的课程学习，顺便把每次的学习成果记录下来，希望对同样在学习数据分析的小伙伴有所帮助。 首先介绍下平均数、中位数和众数。一般情况下，我们观察一组数据的平均水平，需要借助于平均数、中位数和众数三个统计量。&nb
集成学习是工业领域中应用最广泛的机器学习算法。实际工业环境下的数据量往往十分巨大，一个训练好的集成算法的复杂程度与训练数据量高度相关，因此企业在应用机器学习时通常会提供强大的计算资源作为支持，也因此当代的大部分集成算法都是支持GPU运算的（相对的，如果你发现一个算法在任何机器学习库中，都没有接入GPU运算的选项，这可能说明该算法在工业应用中基本不会被使用）。sklearn作为早期开源的机器学习算法
如何评估随机森林模型以及重要预测变量的显著性说到随机森林（random forest，RF），想必很多同学都不陌生了，毕竟这些机器学习方法目前非常流（fàn）行（làn）……白鱼同学也曾分别分享过“随机森林分类”以及“随机森林回归”在R语言中实现的例子，包括模型拟合、通过预测变量的值预测响应变量的值、以及评估哪些预测变量是“更重要的”等。在这两篇推文中，都是使用randomForest包执行的分析
转载
2024-01-02 20:21:28
760阅读
本文参考来源于： 杨凯, 侯艳, 李康. 随机森林变量重要性评分及其研究进展[J]. 2015.码字不易，各位看官大大的赞是我更细的动力！一、引言随机森林（）由等人在2001年提出。具有很高的预测准确率，对异常值和噪声有很强的容忍度，能够处理高维数据（变量个数远大于观测个数），有效地分析非线性、具有共线性和交互作用的数据， 并能够在分析数据的同时给出变量重要性评分（）。这些特点使得特别适用于高维组
http://mingyang5.chinanorth.cloudapp.chinacloudapi.cn:8888 特征选择方法中，有一种方法是利用随机森林，进行特征的重要性度量，选择重要性较高的特征。下面对如何计算重要性进行说明。1 特征重要性度量计算某个特征X的重要性时，具体步骤如下：1）对每一颗决策树，选择相应的袋外数据（out of bag，OOB）计算袋外数据误差，记为errOOB1
随机森林（RF）简介只要了解决策树的算法，那么随机森林是相当容易理解的。随机森林的算法可以用如下几个步骤概括：1、用有抽样放回的方法（bootstrap）从样本集中选取n个样本作为一个训练集 2、用抽样得到的样本集生成一棵决策树。在生成的每一个结点： 1）随机不重复地选择d个特征 2）利用这d个特征分别对样本集进行划分，找到最佳的划分特征（可用基尼系数、增益率或者信息增益判别） 3、重复步骤1到步
# Python Shap相对重要性实现流程
## 简介
Shap是一个Python库，用于解释模型的预测结果。它提供了一种直观的方式来理解模型中每个特征的相对重要性。本文将详细介绍如何使用Shap来计算特征的相对重要性。
## 实现流程
下面是使用Shap计算相对重要性的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入所需的库和数据 |
| 2 | 训练模型 |
|
原创
2023-08-21 06:00:19
325阅读
一、基础理解随机森林（Random-Trees） 1）定义定义：使用决策树算法进行集成学习时所得到的集成学习的模型，称为随机森林；只要集成学习的底层算法是 决策树算法，最终得到的模型都可以称为随机森林； 2）scikit-learn 中：随机森林分类器及回归器RandomForestClassifier()：分类器RandomForestRegressor()：回归器特点：所有子模型在
# Python随机森林变量重要性
随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行预测。随机森林在现实世界的各个领域都有广泛的应用，例如医疗诊断、金融风险评估和自然语言处理等。除了用于预测，随机森林还可以帮助我们了解数据的特征重要性，即哪些变量对预测结果有更大的影响力。本文将介绍随机森林的概念、原理和变量重要性的计算方法，并提供Python代码示例。
##
原创
2023-08-25 08:12:01
549阅读
五、特征重要度作为单个的决策树模型，在模型建立时实际上是寻找到某个特征合适的分割点。这个信息可以作为衡量所有特征重要性的一个指标。基本思路如下：如果一个特征被选为分割点的次数越多，那么这个特征的重要性就越强。这个理念可以被推广到集成算法中，只要将每棵树的特征重要性进行简单的平均即可。分别根据特征1和特征4进行分割，显然x1出现的次数最多，这里不考虑先分割和后分割的情况，只考虑每次分割属性出现的次数
特征重要度作为单个的决策树模型，在模型建立时实际上是寻找到某个特征合适的分割点。这个信息可以作为衡量所有特征重要性的一个指标。基本思路如下：如果一个特征被选为分割点的次数越多，那么这个特征的重要性就越强。这个理念可以被推广到集成算法中，只要将每棵树的特征重要性进行简单的平均即可。分别根据特征1和特征4进行分割，显然x1出现的次数最多，这里不考虑先分割和后分割的情况，只考虑每次分割属性出现的次数。&
RandomForest随机森林随机森林和GBDT的区别：随机森林采用的bagging思想，而GBDT采用的boosting思想。这两种方法都是Bootstrap思想的应用，Bootstrap是一种有放回的抽样方法思想。虽然都是有放回的抽样，但二者的区别在于：Bagging采用有放回的均匀取样，而Boosting根据错误率来取样（Boosting初始化时对每一个训练样例赋相等的权重1／n，然后用该
一、思维导图二、补充笔记分类决策树的最优属性选择方法：信息增益（ID3采用），信息增益与信息增益率结合（C4.5采用），基尼系数（CART采用）。（1）信息增益设当前样本集合D中第k类样本所占的比例为pk (k = 1,2,….n),则D的信息熵为：熵越小，数据纯度越高。如果离散属性a有V个可能的取值，使用a对样本D进行划分，则产生V个分支结点，其中第v个分支结点所包含的数据记为Dv，可以计算的D
1、int类型 使用bit_length()函数查看类型的字节数a = 3
print(a.bit_length())
输出：4使用int函数可以转换数据类型str1 = "123"
v = int(str1)
print(v)
输出：123 2、str类型* find()函数，在字符串查找某个字符出现的下标str1="abcdcdd"
str2 = str1.find("c"
转载
2023-06-27 16:21:40
80阅读
一、引言 排列重要性（Permutation Importance）是一种基于模型的方法，用于评估每个特征对模型性能的影响程度。该方法通过随机打乱单个特征的值并观察模型性能的变化，从而确定特征的重要性。如果某个特征对模型性能的影响很大，那么当该特征的值被打乱时，模型的性能会明显下降。排列重要性的计算过程如下：（1）首
论文：A large Budget-Constrained Causal Forest Algorithm论文：http://export.arxiv.org/pdf/2201.12585v2.pdf目录0 摘要1 介绍 2 问题的制定3策略评价 4 方法4.1现有方法的局限性。4.2提出的LBCF算法5验证5.1合成数据5.2离线生成TestRCT数据。5.3在线A
目录1 决策树1.1 ID3，C4.5决策树的生成1.2 CART决策树的生成1.3 分类树和回归树1.4 决策树的剪枝1.5 决策树与集成学习结合 2 GBDT主要思想2.1 DT：回归树 Regression Decision Tree2.2 GB：
标题：Python随机森林重要性实现教程
## 引言
随机森林是一种强大的机器学习算法，常用于特征重要性评估。在本教程中，我将教会你如何使用Python实现随机森林重要性评估。我们将逐步介绍整个流程，并提供相应的代码示例和解释。
### 流程概述
下面是我们将要完成的任务的流程概述：
```
graph TD
A(数据准备) --> B(构建模型)
B --> C(训练模型)
C --> D
原创
2023-12-26 06:35:04
70阅读
在进行机器学习算法中，我们常用的算法就像下面的代码形式类型 经历导入数据-预处理-建模-得分-预测 但是总觉得少了点什么，虽然我们建模的目的是进行预测，但是我们想要知道的另一个信息是变量的重要性，在线性模型中，我们有截距和斜率参数，但是其他机器学习算法，如决策树和随机森林，我们貌似没有这样的参数 值得庆幸的是我们有变量重要性指标feature_importances_，但是就目前而言，这个参数好像
