随机森林算法

代谢组数据分析（十八）：随机森林构建代谢组诊断模型

介绍使用随机森林算法和LASSO特征选择构建了一种胃癌（GC）诊断预测模型。参与者（队列1，n=426）通过随机分层抽样分为发现数据集（n=284）和测试集（n=142）。
生信学习者2·2024-08-27 10:27

决策树与随机森林算法

决策树与随机森林算法决策树算法概述决策树是一种基于树形结构的机器学习算法，用于建立对象属性与对象值之间的映射关系。
YuanDaima2048·2024-02-11 13:52

【Data Procession】随机森林算法

系列文章目录第二章随机森林算法实践文章目录系列文章目录一、随机森林算法是什么？一、随机森林算法的实现1.引入库2.建立模型3.结果预测总结一、随机森林算法是什么？
咸鱼鲸·2024-02-11 04:51

随机森林算法

Bagging框架Bagging框架，即BootstrapAggregating，是一个用于提高机器学习算法稳定性和准确性的方法。Bagging算法通过对原始数据集进行有放回的抽样，生成多个不同的数据子集，然后分别在这些子集上训练模型。最后，通过对这些模型的预测结果进行投票（分类问题）或求平均（回归问题），得到最终的预测。Bagging方法可以有效减少模型的方差，防止过拟合，并提高模型的泛化能力。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:27

集成算法概述

Bagging模型：并行的训练一堆分类器（类似电路并联），典型代表是随机森林算法。随机森林的多样性，即构建的树模型之间存在一定差异。Boosting模型：提升算法（
J_Anson·2024-02-06 18:07

集成学习-随机森林总结

算法流程比较全面的随机森林算法总结2018-12-0212:51前言上节介绍了集成学习方法包括bagging法和boosting法，随机森林
大鳄鱼小鳄鱼·2024-02-01 19:19

大数据分析案例-基于随机森林算法构建电影票房预测模型

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命大数据分析案例-基于随机森林算法的商品评价情感分析大数据分析案例
艾派森·2024-01-31 15:32

通过随机森林将弱分类器集成为强分类器

**集成学习的基本理念就是将弱分类器集成为鲁棒性更强的模型，集成后具备更好的泛化误差，不易产生过拟合现象随机森林算法可以概况为四个简单的步骤：1.使用bootstrap抽样方法随机选择N个样本用于训练2
小小杨树·2024-01-27 04:09

随机森林中每个树模型分裂时的特征选取方式

具体来说，对于每个决策树，在每个节点的分裂过程中，随机森林算法会从原始特征集合中随机选择一个特征子集，然后从该子集中选取最优的分裂特征。
今天也要加油丫·2024-01-23 07:31

常见的机器学习算法代码及其Python代码

监督式学习的例子有：线性回归、决策树、随机森林算法、最近邻算法、逻辑回归等。非监督式学习算法这类算法没有任何目标
中年猿人·2024-01-18 01:00

随机森林在信贷风控的应用场景

今天，为大家分享随机森林算法及其应用场景，值得学习一下。随机森林属于集成学习的范畴，是一种采用Bagging策略的算法。它构建并整合了多个决策树来改善模型的预测准确性。
风控小兵突击·2024-01-17 23:58

一文带你了解机器学习算法

1.常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等2.什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好
AAI机器之心·2024-01-17 15:03

云层高度方法总结：激光雷达信号反演/遥感数据估计

目录激光雷达数据反演方法用于反演云层高度的记忆式滑动窗口积分算法2008激光雷达探测合肥云层高度方法研究及分析2010用于反演云底高度的峰值面积积分算法-杨成武-2012卫星遥感-基于机器学习基于随机森林算法的
7个隆咚锵·2024-01-17 13:13

【学习笔记】Python进行数据清洗

除此之外，up主的缺失值处理是直接用均值进行替代，个人觉得不是很严谨，所以替换成了随机森林算法填补缺失值。需要注意的是，正常的顺序应该
砂锅咸鱼·2024-01-11 23:00

大数据分析案例-基于LinearRegression回归算法构建房屋价格预测模型

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艾派森·2024-01-08 07:45

机器学习大作业

文章目录这是机器学习的一个大作业，主要用到了逻辑斯蒂算法、KNN算法、随机森林算法。数据集是糖尿病的数据集。
浪漫的诗人·2024-01-06 10:46

2023APMCM亚太数学建模C题 - 中国新能源汽车的发展趋势（3）

由于数据集可能略大，而在处理复杂问题、大量特征和大规模数据集时神经网络，支持向量机算法，随机森林算法等均表现出色，考虑到当数据集中有多个特征，且特征之间的关系复杂时，随机森林处理效果更佳，故我们收集一定新能源汽车的相关
想找对象的椰子在写文章·2024-01-05 12:30

机器学习的算法简单介绍-随机森林算法

随机森林随机森林目前在学习的过程中，并未使用到，因此，仅仅简单的介绍一下相应的概念和应用的方面，等后续学习的过程中使用到，会继续进行补充。随机森林（RandomForest）可以看作是一种集成学习方法，属于Bagging（BootstrapAggregating）类型的算法。它建立在决策树的基础上，通过构建多个决策树并将它们整合在一起，提高了模型的性能和鲁棒性。以下是随机森林的主要特点和工作原理：
Algorithm_Engineer_·2024-01-03 20:53

随机森林算法

随机森林是⼀种利⽤多棵树对样本进⾏训练并预测的分类器，属于Bagging的并⾏式集成学习⽅法。它通过有放回的采样⽅式添加样本扰动，同时引⼊属性扰动，在基决策树的训练过程中，先从候选属性集中随机挑选出⼀个包含K个属性的⼦集，再从这个⼦集中选择最优划分属性。随机森林中基学习器的多样性不仅来⾃样本扰动，还来⾃属性扰动，从⽽进⼀步提升了基学习器之间的差异度。Bootstraping/⾃助法Bootstra
April123abc·2024-01-02 06:49

Educoder 机器学习之随机森林算法 第3关：手写数字识别

第3关：手写数字识别任务描述相关知识数据简介RandomForestClassifier编程要求测试说明任务描述本关任务：使用sklearn中的RandomForestClassifier类完成手写数字识别任务。请不要修改Begin-End段之外的代码。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握如何使用sklearn提供的RandomForestClassifier类。数据简介本关使用的是手写数字数据集
本人已run不再更新内容保留有错见谅·2023-12-28 10:07

educoder 机器学习之随机森林算法

第1关：BaggingimportnumpyasnpfromcollectionsimportCounterfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierclassBaggingClassifier():def__init__(self,n_model=10):'''初始化函数'''#分类器的数量，默认为10self.n_model=n_model#用于保
木右加木·2023-12-28 10:06

模式识别与机器学习（十二）：随机森林

训练每颗决策树时随机选出部分特征作为输入，所以该算法被称为随机森林算法。
从零开始的奋豆·2023-12-28 10:34

PYTHON基础：决策树与随机森林算法

决策树与随机森林算法决策树和随机森林都是用于分类和回归的的算法。决策树的原理是通过一系列的问题进行if、else的推导。随机森林是集合学习算法，即把很多的机器学习算法综合在一起组成一个更大的模型。
翼达口香糖·2023-12-27 22:55

决策树和随机森林算法 简介

决策树（DecisionTree）是一种基础的分类和回归算法随机森林是由多棵决策树集成在一起的集成学习算法决策树生成过程:特征选择决策树生成决策树剪枝信息熵用来衡量一个节点内信息的不确定性的。信息熵越大,不确定性越大,样本就越多样,样本的纯度低信息熵越小,不确定性越小,样本趋于一致,样本的纯度高决策树在每次划分的时候,理想的是每个条件分支都能够最大化地去划分这些样本,每个检点的信息熵低,样本的一致
草明·2023-12-23 11:30

一文带你了解机器学习算法

常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好
ldxxxxll·2023-12-23 08:48

常见的分类算法

本文将介绍十种常见的分类算法，包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、逻辑回归算法、神经网络算法、随机森林算法、梯度提升算法、AdaBoost算法和XGBoost算法。
调钟师·2023-12-21 01:01

【基于Python的信用卡客户历史数据分析与挖掘】

我们将运用SVM算法、决策树算法、KNN算法以及随机森林算法，通过ROC曲线、混淆矩阵等
爱欲无极·2023-12-16 21:23

Spark 随机森林算法原理、源码分析及案例实战

图1.Spark与其它大数据处理工具的活跃程度比较回页首环境要求操作系统：Linux，本文采用的Ubuntu10.04，大家可以根据自己的喜好使用自己擅长的Linux发行版Java与Scala版本：Scala2.10.4，Java1.7Spark集群环境（3台）：Hadoop2.4.1+Spark1.4.0，Spark集群搭建方式参见本人博客：http://blog.csdn.net/lovehu
黑谷子·2023-12-15 19:51

一文带你了解机器学习算法

常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好
ldxxxxll·2023-12-02 21:46

基于随机森林的enhancer预测算法

ARandom-ForestBasedAlgorithmforEnhancerIdentificationfromChromatinState因为最近刚好在学机器学习算法，结合在生信领域的具体应用会更好，这里就大致解读一下华人大神任兵老师作为通讯作者发表的基于随机森林算法预测
Shaoqian_Ma·2023-11-29 00:47

AdaBoost提升分类器性能

工作详情初始权重分配第一轮第二轮后续轮次最终模型AdaBoost的API解释AdaBoost对房价进行预测AdaBoost与决策树模型的比较结论AdaBoost算法原理在数据挖掘中，分类算法可以说是核心算法，其中AdaBoost算法与随机森林算法一样都属于分类算法中的集成算法
数据与后端架构提升之路·2023-11-25 17:18

随机森林算法（Random Forest）的二分类问题

二分类问题1.数据导入2.RF模型构建2.1调参：mtry和ntree2.2运行模型3.模型测试4.绘制混淆矩阵5.绘制ROC曲线6.参考1.数据导入library(dplyr)#数据处理使用library(data.table)#数据读取使用library(randomForest)#RF模型使用library(caret)#调参和计算模型评价参数使用library(pROC)#绘图使用libr
Amyniez·2023-11-19 11:15

Python集成学习和随机森林算法

本文将揭示集成学习的奥秘，并介绍其强大的随机森林算法，通过本文将全面了解集成学习以及Python中随机森林的工作原理。
python慕遥·2023-11-17 07:42

基于随机森林算法的房价模型预测研究

基于随机森林算法的房价模型预测研究摘要：本研究利用波士顿郊区房价的信息，并构建了全面的数据集。
星川皆无恙·2023-11-15 05:02

随机森林算法梳理

集成学习概念集成学习就是组合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。集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。只包含同种类型的个体学习器，这样的集成是“同质”的；包含不同类型的个体学习器，这样的集成是“异质”的。个体学习器概念个体学习器是继承学习的基本组成单元。相当于决策树之于随机森林。bo
凌霄文强·2023-10-30 03:41

探索随机森林: 机器学习中的集成学习神器

机器学习第七课随机森林概述机器学习机器学习的主要分类监督学习无监督学习强化学习集成学习提高准确性增强稳定性提升泛化能力集成学习的主要方法BaggingBoostingStacking随机森林的理论基础决策树的基本原理随机森林的生成过程随机森林的优势与局限性随机森林的实际应用通过sklearn调用随机森林算法分类问题回归问题特征重要性如何计算特征解释特征重要性概述机器学习
我是小白呀·2023-10-25 14:41

10_集成学习方法：随机森林、Boosting

1.3Bagging方法2随机森林(RandomForest)2.1随机森林的优点2.2随机森林算法案例2.3随机森林的思考（--->提升学习）3随机森林（RF）的推广算法3.1ExtraTree3.2TotallyRandomTreesEmbedding
少云清·2023-10-21 21:57

r与python做随机森林_随机森林算法入门(python)

昨天收到yhat推送了一篇介绍随机森林算法的邮件，感觉作为介绍和入门不错，就顺手把它翻译一下。
syzyzs·2023-10-21 04:55

机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法

系列文章目录机器学习——随机森林算法、极端随机树和单颗决策树分类器对手写数字数据进行对比分析_极端随机森林算法机器学习集成学习——Adaboost分离器算法机器学习之SVM分类器介绍——核函数、SVM分类器的使用机器学习集成学习
张小鱼༒·2023-10-18 08:29

大数据分析案例-基于XGBoost算法构建居民收入分类预测模型

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艾派森·2023-10-17 03:42

大数据分析案例-基于KMeans聚类算法对客户进行分群分析

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艾派森·2023-10-17 03:42

机器学习实验——使用决策树和随机森林对数据分类

实验要求：使用决策树算法和随机森林算法对income_classification.csv的收入水平进行分类。
LM0729·2023-10-15 02:03

大数据分析案例-基于决策树算法构建信用卡欺诈识别模型

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艾派森·2023-10-10 13:47

Educoder 机器学习之随机森林算法 第2关：随机森林算法流程

第2关：随机森林算法流程任务描述本关任务：补充python代码，完成RandomForestClassifier类中的fit和predict函数。请不要修改Begin-End段之外的代码。
南风不竞呀·2023-10-08 23:23

机器学习：随机森林（Random Forest）

决策树分为三种，分别是ID3、C4.5和CART决策树：ID3：信息增益C4.5：信息增益率CART：Gini系数而随机森林算法中，“随机”是这个模型的灵魂，“森林”只是一种简单的组合方式而已。
诚朴求食·2023-10-08 23:52

Python实现随机森林算法(不调用sklearn方法)

前言网上关于随机森林原理介绍的文章或者资料很多，所以我的博客重点不是去详细地介绍随机森林的理论原理或者Bagging和Boosting的原理，也不是去写如何去掉包实现它，而是通过前段时间我自己写随机森林算法时发现网上很多
CquptDJ·2023-10-05 21:17

基于随机森林算法的森林生物量反演【Matlab Python】

一、意义以及技术路线估算森林生物量的方法大致可归为以下两种：一是传统估算方法，大多是采用抽样方法获取野外调查数据估算森林生物量，这种方法往往需要较多的人力物力来完成，并且获取的数据不具有空间连续性特征，无法反映环境因子对估算结果的影响；二是遥感技术估算方法，遥感影像波段具有空间连续性特征，且具有宏观、快速以及可重复等特点，为研究森林生物量及其空间分布提供了必要条件，使得估算结果不仅接近实际，而且可
学测绘的小杨·2023-10-05 21:46

数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061这个数据集（查看文末了解数据免费获取方式）可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标"字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。数据集信息：目标:主要目的是预测给定的人是否有心脏病，借助于几个因素，如年龄、胆固醇水平、胸痛类型等。我们在这个问题上
拓端研究室TRL·2023-09-15 07:13

大数据分析案例-基于随机森林算法构建二手房价格预测模型

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艾派森·2023-09-10 18:32

机器学习——决策树与随机森林

机器学习——决策树与随机森林文章目录前言一、决策树1.1.原理1.2.代码实现1.3.网格搜索1.4.可视化决策树二、随机森林算法2.1.原理2.2.代码实现三、补充（过拟合与欠拟合）总结前言决策树和随机森林都是常见的机器学习算法
星石传说·2023-09-04 19:44
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