随机网格搜索RandomizedSearchCV在网格搜索时我们提到,伴随着数据和模型的复杂度提升,网格搜索所需要的时间急剧增加。以随机森林算法为例,如果使用过万的数据,搜索时间则会立刻上升好几个小时。因此,我们急需寻找到一种更加高效的超参数搜索方法。首先,当所使用的算法确定时,决定枚举网格搜索运算速度的因子一共有两个:参数空间的大小:参数空间越大,需要建模的次数越多数据量的大小:数据量越大,每次
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原创
2023-09-01 20:39:41
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原创
2023-08-26 21:37:58
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目录一、基础概念1.监督式机器学习2. 回归和分类3. 决策树4. 随机森林二、Random Forest 的构造1. 算法实现2.数据的随机选取3. 待选特征的随机选取三、Random Forest 优缺点1 .优点2 .缺点四、Random Forest 的Python实现1. 随机森林python实现2. Decision Tree 和 Random Forest 对比 一、基础概念随机森
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2023-08-31 07:42:59
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分类预测 | Matlab实现SO-RF蛇群算法优化随机森林多输入分类预测
高级算法梳理-随机森林 首先,随机森林是集成学习的一部分,属于bagging方法那么,需要首先解释一下什么是bagging方法,bagging方法最主要的特点是 个体学习器之间不存在强依赖关系,可同时生成的并行化方法。个体学习器可以有很多种,本文中以决策树算法作为个体学习器的方法进行说明。bagging方法是从原始数据集中采样出T个包含m个训练样本的采样集,然后基于每个采样集训练处一个基
1 简介近年来,在工程和科学领域引入了几种元启发式算法来解决现实生活中的优化问题。在这项研究中,提出了一种新的受自然启发的元启发式算法,称为蛇优化器 (SO),以解决模仿蛇特殊交配行为的各种优化任务。如果存在的食物量足够且温度低,每条蛇(雄性/雌性)都会争夺最佳伴侣。这项研究在数学上模拟和模拟了觅食和繁殖行为和模式,以提出一种简单有效的优化算法。为了验证所提出方法的有效性和优越性,SO 在 29
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2022-04-07 18:57:11
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引言 小时候,蜣螂还是比较多见的,还顽皮地将粪球给它弄走,或者给它来点障碍。现在放牛的几乎看不到了,蜣螂没东西可推了,也慢慢从我们的视线中消失了。DBO介绍2022年11月27日,东华大学沈波教授团队,继麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)之后,又提出了一种全新的群体智能优化算法——蜣螂优化(Dung beetle optimizer,DBO),主要模拟了蜣螂的
随机森林的一般步骤:对原始数据集进行可放回随机抽样成K组子数据集从样本的N个特征随机抽样m个特征对每个子数据集构建最优学习模型对于新的输入数据,根据K个最优学习模型,得到最终结果采用bagging的方法可以降低方差,但不能降低偏差公式法分析bagging法模型的方差问题:假设子数据集变量的方差为,两两变量之间的相关性为所以,bagging法的方差: 由(4)式可得,bagging法的方差
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
随机森林(Random Forest,RF)算法——监督、分类/回归
1、随机森林(Random Forest,RF)算法随机森林(Random Forest,RF)算法由Leo Breiman和Adele Cutler提出,可以用来解决分类或回归等问题。基本单元:决策树思想:集成学习(Bagging)优点:具有极好的准确率;能够有效地运行在大数据集上;
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2023-12-19 19:46:12
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@python 随机森林分类模型 随机优化参数学习笔记随机森林1.随机森林模型 随机森林算法是基于决策树算法的Begging优化版本,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。 决策树是一个监督学习模型,可用于分类和回归,它是一个由内节点和叶节点构成的树型结构。每个内节点对应了一个关于某种
bagging+决策树=随机森林在学习随机森林之前首先了解一下bagging算法思想: Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来,形成一个性能更加强大分类器,更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。 Bagging (bootstrap aggregating)即套袋法,其算法过程如下: a)从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始
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2023-12-12 17:40:53
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代码在1-200之间找到x1,x2,x3,x4的最优解使y值最大 import random
from operator import itemgetter
class GA:
def __init__(self, parameter):
self.parameter = parameter
low = self.parameter[4]
接触剪枝是最近一段时间的事情,为了全面的系统的学习一下剪枝,笔者做了个论文综述。从2016年的韩松的deep compression 到最新的彩票假设,我主要是将剪枝可以分为三个大类。分别是不需要数据参与的硬剪枝,带数据参与训练的软剪枝,以及直接搜索结构的NAS。 一:硬剪枝这类的剪枝算法通常从模型本身的参数出发,寻找或者设计出合适的统计量来表明连接的重要性。通过对重要性的排序等算法,删
这里是截取曾经发表的中一些内容基础内容:这里只是准备简单谈谈基础的内容,主要参考一下别人的文章,对于随机森林与GBDT,有两个地方比较重要,首先是information gain,其次是决策树。这里特别推荐Andrew Moore大牛的Decision Trees Tutorial,与Information Gain Tutorial。Moore的Data Mining Tutorial系列非常赞
集成学习(Ensemble)思想、自助法(bootstrap)与bagging集成学习(ensemble)思想是为了解决单个模型或者某一组参数的模型所固有的缺陷,从而整合起更多的模型,取长补短,避免局限性。随机森林就是集成学习思想下的产物,将许多棵决策树整合成森林,并合起来用来预测最终结果。
首先,介绍自助法(bootstrap),这个奇怪的名字来源于文学作品 The Adventures
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2023-09-22 18:04:30
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Bagging算法: 凡解:给定M个数据集,有放回的随机抽取M个数据,假设如此抽取3组,3组数据一定是有重复的,所以先去重。去重后得到3组数据,每组数据量分别是s1,s2,s3,然后三组分别训练组合成一个强模型。如下图: 随机森林算法:一般用于大规模数据,百万级以上的。在Bagging算法的基础上,如上面的解释,在去重后得到三组数据,那么再随机抽取三个特征属性,选择最佳分割属性作为节点
随机森林是Bagging回归的进化版机器学习算法,以决策树为基本单元,每个决策树都是通过对输入数据集进行bootstrap得
文章目录前言集成学习的核心一、随机森林算法原理二、随机森林的优势与特征重要性指标2.1随机森林的优势2.2特征重要性指标三、提升算法概述四、Stacking堆叠模型五、硬投票和软投票1.1概念介绍1.2硬投票展示1.3硬投票和软投票效果对比硬投票:软投票六、Bagging策略决策边界展示八、OOB袋外数据的作用九、特征重要性可视化展示十、AdaBoost算法决策边界展示十一、Gradient B