随机森林算法

用numpy实现回归树

随机森林算法是一种精度较高，又不用过多操心过拟合问题的模型。然而，随机森林是一种决策树模型，初学者往往难以理解决策树模型是如何实现回归功能的。本文将利用numpy，从头开始搭建一个回归树。
dalalaa·2022-02-04 16:18

【详细代码注释】基于CNN卷积神经网络实现随机森林算法

随机森林算法简介:随机森林（RandomForest）是一种灵活性很高的机器学习算法。它的底层是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。在机器学习的许多领域都有广泛地应用。
抹茶杀手2077·2021-11-13 15:57

回归预测 | MATLAB实现RF(随机森林)多输入单输出

RF(随机森林)多输入单输出基本介绍模型原理数据下载程序设计参考资料致谢基本介绍将随机森林回归原理应用到了预测领域，构建了基于随机森林的预测模型，以及预测结果的评价，测试数据对算法进行验证，结果表明，将随机森林算法运用到预测领域可以为相关问题提供参考价值
机器学习之心·2021-10-16 14:06

集成学习基础与实战

集成学习基础与实战1.为什么学习集成学习单颗决策树算法容易产生过拟合，所以我们提出集成学习，其中的随机森林算法，可以通过多棵树的方案解决单颗树的过拟合问题，解决实际工作中常见分类问题。
天浊海·2021-10-11 09:44

Python数据挖掘项目：构建随机森林算法模型预测分析泰坦尼克号幸存者数据

CSDN：进击的西西弗斯本文链接：https://blog.csdn.net/qq_42216093/article/details/120196972版权声明：本文为作者原创文章，未经作者同意禁止转载关于随机森林算法的介绍和原理
进击的西西弗斯·2021-09-09 11:26

R语言实现随机森林的方法示例

目录随机森林算法介绍算法介绍：决策树生长步骤：投票过程：基本思想：随机森林的优点：缺点R语言实现随机森林模型搭建1:randomForest()函数用于构建随机森林模型2:importance()函数用于计算模型变量的重要性
·2021-08-11 11:22

机器学习常用十大算法简介

算法如下：1.决策树2.随机森林算法3.逻辑回归4.SVM5.朴素贝叶斯6.k近邻算法7.k均值算法8.Adaboost9.神经网络10.马尔科夫1.决策树根据数据某一特征进行分类，每一个节点提一个问题
CiferZ·2021-05-20 03:02

R语言关于随机森林算法的知识点详解

在随机森林方法中，创建大量的决策树。每个观察被馈入每个决策树。每个观察的最常见的结果被用作最终输出。新的观察结果被馈入所有的树并且对每个分类模型取多数投票。对构建树时未使用的情况进行错误估计。这称为OOB（袋外）误差估计，其被提及为百分比。R语言包“randomForest”用于创建随机森林。安装R包在R语言控制台中使用以下命令安装软件包。您还必须安装相关软件包（如果有）。install.pack
·2021-05-13 09:05

机器学习超详细实践攻略(10)：随机森林算法详解及小白都能看懂的调参指南

随机森林一、什么是随机森林前面我们已经介绍了决策树的基本原理和使用。但是决策树有一个很大的缺陷：因为决策树会非常细致地划分样本，如果决策树分得太多细致，会导致其在训练集上出现过拟合，而如果决策树粗略地划分样本，又不能很好地拟合样本。为了解决这个两难困境，聪明的专家们想出了这样的思路：既然我增加单棵树的深度会适得其反，那不如我不追求一个树有多高的精确度，而是训练多棵这样的树来一块预测，一棵树的力量再
东写西读1·2021-05-09 07:18

随机森林分类器

随机森林算法主要包括决策树生长和投票过程。
阿洋·2021-05-07 09:00

Web安全之机器学习入门6cannot import name ‘cross_validation‘ from ‘sklearn‘

第六章决策树与随机森林算法Web安全之机器学习入门刘焱报错+修改6-1.py6-2.py6-3.py6-4.pyWeb安全之机器学习入门刘焱本书使用的代码和数据均在GitHub上发布，地址为：https
天天学姐_TianTian·2021-04-13 16:32

python股票量化交易（10）---使用机器学习算法预测股票涨跌

目录前言随机森林算法搭建股票预测模型预测下一天的股票涨跌参数调优绘制预测与实际涨跌对比图前言前面9篇博文对量化交易的各种图形绘制以及计算公式已经讲解的比较清楚了。
李元静·2021-02-01 18:41

@[机器学习应用篇：随机森林]

(机器学习算法应用篇：随机森林)引言前段时间做国创项目，用到了随机森林算法，今天来总结一下相关知识以及实现过程。
马老师teacherma·2021-01-26 18:35

python算法实现反欺诈案例完整建模流程!电信诈骗这么多？

近年来，国内的电信诈骗案件呈愈演愈烈之势，本文以某省电信公司简化版本的防诈骗模型为案例，利用python机器学习工具，使用随机森林算法，从数据处理、特征工程、到反诈骗模型的模型的构建及评估等完整流程进行一个简单的记录和介绍
pythonlaodi·2021-01-23 14:32

python随机森林实现反欺诈案例

近年来，国内的电信诈骗案件呈愈演愈烈之势，本文以某省电信公司简化版本的防诈骗模型为案例，利用python机器学习工具，使用随机森林算法，从数据处理、特征工程、到反诈骗模型的模型的构建及评估等完整流程进行一个简单的记录和介绍
bigdata老司机·2021-01-22 15:59

如何选择最佳机器学习算法？

讲完随机森林算法之后，小冰开口问道：“咖哥，上面的这几种经典算法，你讲得简明扼要，感觉都挺好。不过，现在的问题来了，算法一多，我反而不知道如何选择了。
人邮异步社区·2021-01-21 19:53

随机森林算法实现的性能对比测试：scikit-learn、Spark MLlib、DolphinDB、xgboost

本文对scikit-learn、SparkMLlib、DolphinDB、xgboost四个平台的随机森林算法实现进行对比测试。评价指标包括内存占用、运行速度和分类准确性。
DolphinDB·2020-12-31 15:55

随机森林算法实现的性能对比测试：scikit-learn、Spark MLlib、DolphinDB、xgboost

本文对scikit-learn、SparkMLlib、DolphinDB、xgboost四个平台的随机森林算法实现进行对比测试。评价指标包括内存占用、运行速度和分类准确性。
DolphinDB·2020-12-31 14:51

机器学习：集成算法

机器学习：集成算法1集成算法概念1.1集成算法使用规模1.2集成算法分类1.3集成算法特点2bagging算法2.1随机森林算法2.1.1决策树之间的独立性2.1.2bootstrap2.1.3随机森林算法流程
冰糖柑·2020-12-28 18:57

python线性回归预测pm2.5_基于随机森林算法的PM2.5预测

空气质量指数(AQI)是衡量空气质量好坏的重要指数，它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。但是因为空气污染本身是一个较为复杂的现象，来自固定和流动污染源的人为污染物排放大小是影响空气质量的最主要因素之一。其中包括车辆、船舶、飞机的尾气、工业企业生产排放、居民生活和取暖、垃圾焚烧等。城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。·研究目标：搜集相关数据，运用机器学习对空气质量等级分类
weixin_39637386·2020-12-15 12:43

python 随机森林调参_Python机器学习实践：随机森林算法训练及调参-附代码

原标题：Python机器学习实践：随机森林算法训练及调参-附代码文章发布于公号【数智物语】(ID：decision_engine)，关注公号不错过每一篇干货。
weixin_39980596·2020-12-11 11:54

python随机森林筛选变量_用随机森林分类器和GBDT进行特征筛选

一、决策树(类型、节点特征选择的算法原理、优缺点、随机森林算法产生的背景)1、分类树和回归树由目标变量是离散的还是连续的来决定的；目标变量是离散的，选择分类树；反之(目标变量是连续的，但自变量可以是分类的或数值的
weixin_39863008·2020-12-11 00:15

python随机森林 交叉验证_python机器学习——随机森林算法（Random Forest）

也就是说随机森林算法是一个包含多个决策树的算法，其输出的类别是由个别决策树输出的类别的众树来决定的。
weixin_39797393·2020-12-08 13:29

随机森林算法实现的性能对比测试

本文对scikit-learn、SparkMLlib、DolphinDB、xgboost四个平台的随机森林算法实现进行对比测试。评价指标包括内存占用、运行速度和分类准确性。
DolphinDB·2020-12-07 17:40

机器学习算法--python实现随机森林回归

随机森林算法是一种组合了多个决策树的技术。由于随机性，随机森林通常比单个决策树具有更好的泛化性能，这有助于减少模型的方差。
@糯米君·2020-11-28 22:29

使用决策树和随机森林对数据分类

一、使用决策树和随机森林对数据分类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。训练集和测试集的比例是7:
monster_typing·2020-11-01 21:05

随机森林算法在单细胞数据中的应用

上次在分享一篇文献中（Single-CellRNA-SeqRevealsAMLHierarchiesRelevanttoDiseaseProgressionandImmunity），用到一个机器学习算法----随机森林算法
单细胞空间交响乐·2020-10-16 15:26

【集成学习】Bagging与随机森林算法原理小结

本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT
sun_shengyun·2020-09-16 23:02

机器学习算法（13）之bagging与随机森林算法

本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力。1、ba
且行且安~·2020-09-16 23:24

机器学习算法之bagging与随机森林算法

本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力。1、ba
慢慢攀爬的蜗牛·2020-09-16 23:58

机器学习系列（6）——集成学习方法与随机森林

本文介绍集成学习方法和随机森林算法，以及随机森林在sklearn中的实现。
陌简宁·2020-09-16 23:27

Spark随机森林之多分类模型

Spark随机森林之多分类模型关于随机森林随机森林算法是机器学习、计算机视觉等领域内应用极为广泛的一个算法，它不仅可以用来做分类，也可用来做回归即预测，随机森林机由多个决策树构成，相比于单个决策树算法，
Mrgray·2020-09-16 22:43

机器学习(24)之Bagging与随机森林

本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一
机器学习算法与Python学习·2020-09-16 22:08

机器学习之Bagging 与 随机森林算法

在集成学习里面，有两种流派，一个是boosting流派，它的特点是对于各个学习器之间有着相互依赖的关系（比如说在某一次算法结束后，分类错误的样本会增大比例，以引起下一次的训练时候的关注度），另一种是bagging流派，它的特点是各个学习器之间没有任何的依赖关系，可以并行拟合。Bagging原理从图中，我们可以看出，bagging学习算法没有adaboost算法那样的联系，它的关键之处在于“随机取样
Glory_g·2020-09-16 22:20

Shark源码分析（十一）：随机森林算法

Shark源码分析（十一）：随机森林算法关于这个算法的介绍，可以参看我之前关于集成算法的博客。因为Shark中关于决策树算法只实现了CART算法，所以随机森林算法中也只包含了CART算法。
tuqinag·2020-09-16 22:04

随机森林算法&python应用

随机森林算法决策树算法可以很容易的将模型进行可视化，同时它是将每个样本特征进行单独处理，故而不需要的对数据进行转换。
AIHUBEI·2020-09-16 21:38

机器学习—Bagging与随机森林算法详解

本人计算机小白一枚，初学机器学习，将自己学到的知识点整理出来，一方面是对自己学习的小总结，另一方面是欢迎大家批评指正。如果觉得写得还可以，大家可以转发关注此博客，谢谢！后续会有新算法持续更新~四.小结（关键词）（一）有4个随机：1.数据采样随机bagging=bootstrap+aggregation为了使基分类器不至于太差，而又同时保持差异性2.特征随机3.参数随机4.树模型随机（二）一般处理多
斗战神佛·2020-09-16 21:35

机器学习算法（六）：随机森林

随机森林算法在之前的博客中我们已经介绍过了集成方法中的一大类Boosting方法，这里我们就来介绍另一类的Bagging方法，以及其的一个著名实例随机森领算法。
tuqinag·2020-09-16 21:23

轻松看懂机器学习十大常用算法

今天的算法如下：决策树随机森林算法逻辑回归SVM朴素贝叶斯K最近邻算法K均值算法Adaboost算法神经网络马尔可夫1.决策树根据一些feature进
zhu_si_tao·2020-09-14 05:29

RF（随机森林）算法原理及其派生算法

本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力。
沈子恒·2020-09-14 01:37

Python_机器学习_算法篇（集成学习）

学习目标了解集成学习中主要解决的两个核心任务知道bagging集成原理知道随机森林决策树的建立过程知道为什么需要随机有放回(Bootstrap)的抽样应用RandomForestClassifie实现随机森林算法知道
魔法 • 革·2020-09-12 21:33

Web安全之机器学习 | 决策树与随机森林算法

决策树算法1、决策树算法概述决策树表现了对象属性与对象值之间的一种映射关系。决策树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象值。决策树可以用于数据分类也可以用于预测。例如：fromsklearnimporttreeX=[[0,0],[1,1]]Y=[0,1]clf=tree.DecisionTreeClassifier(
大青呐·2020-09-12 03:16

【Python】随机森林算法——东北大学大数据班数据挖掘实训四

利用train.csv中的数据，通过H2O框架中的随机森林算法构建分类模型，然后利用模型对test.csv中的数据进行预测，并计算分类的准确度进而评价模型的分类效果；通过调节参数，观察分类准确度的变化情况
爱做梦的鱼·2020-09-10 20:29

机器学习：随机森林算法及其实现

文章目录随机森林算法描述：如何对features进行bootstrap?算法代码实现：随机森林算法描述：如何对features进行bootstrap?
萤火虫之暮·2020-09-10 20:34

随机森林算法入门(python)

翻译自：http://blog.yhat.com/posts/python-random-forest.html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
stdrei·2020-09-10 17:56

机器学习方法篇(10)------随机森林

那么，随机森林算法模型的原理与思想是怎样的？随机森林所谓多树成林，Randomforests（或者Randomdecisionforests）随机森林，顾名思义由多棵
对半独白·2020-09-10 12:00

用Python实现随机森林算法，深度学习

用Python实现随机森林算法，深度学习拥有高方差使得决策树（secisiontress）在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱。
weixin_33862041·2020-09-10 10:37

随机森林算法(RandomForest)——运营商流失用户预测

如何最大程度地挽留在网用户、吸取新客户，是电信企业最关注的问题之一。竞争对手的促销、公司资费软着陆措施的出台和政策法规的不断变化，影响了客户消费心理和消费行为，导致客户的流失特征不断变化。对于电信运营商而言，流失会给电信企业带来市场占有率下降、营销成本增加、利润下降等一系列问题。在发展用户每月增加的同时，如何挽留和争取更多的用户，是一项非常重要的工作。本次比赛就是关于运营商流失用户预测的二分类问题
Sawaimilert·2020-08-26 23:05

【随机森林算法】{0} —— Bagging和随机森林算法的简单介绍

BaggingBaggingBagging与随机森林由个体与集成的知识可知，欲得到泛化性能强的集成，集成中的个体学习器应尽可能相互独立；虽然“独立”在现实任务中无法做到，但可以设法使基学习器尽可能具有较大的差异。给定一个训练数据集，一种可能的做法是对训练样本进行采样，产生出若干个不同的子集，再从每个数据子集中训练出一个基学习器。这样，由于训练数据不同，我们获得的基学习器可望具有比较大的差异。然而，
Giyn·2020-08-25 09:56

机器学习笔记（Matlab 版本）

saveinput1.matinput1;saveinput2.matinput2;2.1采用随机森林算法处理minist数据的正确率大概为96%左右，随机森林是普通机器学习算法中最优秀的算法之一了。
qq_31014637·2020-08-22 22:43
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