随机森林

机器学习每周挑战——二手车车辆信息&交易售价数据

这是数据集的截图目录背景描述数据说明车型对照：燃料类型对照：老规矩，第一步先导入用到的库第二步，读入数据：第三步，数据预处理第四步：对数据的分析第五步：模型建立前的准备工作第六步：多元线性回归模型的建立第七步：随机森林模型的建立问题

梦想成为一名机器学习高手·2025-07-11 01:00

03 数据可视化的世界非常广阔，除了已提到的类型，还有许多更细分或前沿的可视化形式。

示例：随机森林模型中影响房价预测的关键因素。混淆矩阵热力图（ConfusionMatrixHeatmap）用途：分类模型性能评估，显示预测结果与真实标签的对比。示例：疾病诊断模型的真阳性/假阳性分布。

晨曦543210·2025-07-09 07:17

Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等

WangYan2022·2025-07-08 21:14

用matlab实现随机森林算法

用matlab实现随机森林算法，里面附有说明文档，参数可调节RandomForest_matlab/RandomForests/RF.mexw32,81920RandomForest_matlab/RandomForests

showmethetime·2025-07-08 18:26

【机器学习|学习笔记】随机森林（Random Forest, RF）详解，附代码。

【机器学习|学习笔记】随机森林（RandomForest,RF）详解，附代码。【机器学习|学习笔记】随机森林（RandomForest,RF）详解，附代码。

努力毕业的小土博^_^·2025-07-08 09:56

用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估（个人学习笔记）

题目：运用已给数据集进行模型训练，使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练，并打印各个算法训练后的auc评价指标。

ZD困困困·2025-07-03 17:16

机器学习：集成算法的装袋法（Bagging）：随机森林（Random Forest）

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型的性能和稳定性。它由LeoBreiman于2001年提出，广泛应用于分类和回归任务。

rubyw·2025-07-03 15:58

森林的智慧：随机森林与集成学习的民主之道

当约阿夫·弗罗因德和罗伯特·沙皮尔提出的AdaBoost算法在90年代末期以其强大的预测精度震惊机器学习界，展示了“团结弱者为强者”的集成魅力时，另一种集成思想也在悄然孕育。这种思想同样信奉“众人拾柴火焰高”，但走的是一条与AdaBoost截然不同的路径：它不执着于反复调整数据权重去“关注”被前序模型分错的困难样本，而是致力于创造尽可能多样化的模型，然后让这些模型平等地投票。它的核心哲学是：如果每

田园Coder·2025-07-03 15:57

机器学习：集成学习方法之随机森林(Random Forest)

一、集成学习与随机森林概述1.1什么是集成学习集成学习(EnsembleLearning)是机器学习中一种强大的范式，它通过构建并结合多个基学习器(baselearner)来完成学习任务。

慕婉0307·2025-07-03 15:55

七天学完十大机器学习经典算法-05.从投票到分类：K近邻(KNN)算法完全指南

接上一篇《七天学完十大机器学习经典算法-04.随机森林：群众智慧的机器学习实践》想象一下，你搬进了一个新小区。想知道这个小区整体氛围如何？

·2025-06-30 23:50

从决策树到随机森林：Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解

引言在机器学习的算法森林中，有一对"树形兄弟"始终占据着C位——决策树像个逻辑清晰的"老教授"，用可视化的树状结构把复杂决策过程拆解成"是/否"的简单判断；而它的进阶版随机森林更像一支"精英军团"，通过多棵决策树的

小张在编程·2025-06-29 17:06

深入详解：随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景

深入详解：随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景随机森林（RandomForest,RF）是一种经典的集成学习算法，广泛应用于机器学习任务。

猿享天开·2025-06-29 17:00

随机森林详解：原理、优势与应用实践

随机森林介绍1.定义：随机森林是一种强大的、高度灵活的集成学习（EnsembleLearning）算法，主要用于分类和回归任务。

大千AI助手·2025-06-29 16:52

60天python训练计划----day55

DAY55序列预测任务介绍知识点回顾序列预测介绍单步预测多步预测的2种方式序列数据的处理：滑动窗口多输入多输出任务的思路经典机器学习在序列任务上的劣势；以随机森林为例一、序列预测任务介绍1.1序列预测是什么

·2025-06-28 05:46

使用随机森林实现目标检测

核心实现思路滑动窗口策略：在图像上滑动固定大小的窗口，对每个窗口进行分类多维特征提取：结合统计特征、纹理特征、边缘特征、形状特征等随机森林分类：训练二分类器判断窗口是否包含目标后处理优化：使用非极大值抑制减少重复检测特征工程的重要性

司南锤·2025-06-27 02:43

6.26打卡

@浙大疏锦行DAY55序列预测任务介绍知识点回顾1.序列预测介绍a.单步预测b.多步预测的2种方式2.序列数据的处理：滑动窗口3.多输入多输出任务的思路4.经典机器学习在序列任务上的劣势；以随机森林为例作业

丁值心·2025-06-26 17:07

梯度增强与XGBoost算法解析

##一、梯度增强（GradientBoosting）原理###1.1集成学习与Boosting集成学习通过结合多个弱模型提升整体性能，主要包括Bagging（如随机森林）和Boosting两类方法。

weixin_47233946·2025-06-25 20:15

python训练day14 shap图绘制

SHAP原理目标：理解复杂机器学习模型（尤其是“黑箱”模型，如随机森林、梯度提升树、神经网络等）为什么会对特定输入做出特定预测。SHAP提供了一种统一的方法来解释模型的输出。

小暖星·2025-06-24 06:47

分类树/装袋法/随机森林算法的R语言实现

原文首发于简书于[2018.06.12]本文是我自己动手用R语言写的实现分类树的代码，以及在此基础上写的袋装法（bagging）和随机森林（randomforest）的算法实现。

廖致君·2025-06-23 11:11

CART算法全解析：分类回归双修的决策树之王

作为当今最主流的决策树实现，它革命性地统一了分类与回归任务，其二叉树结构和剪枝技术成为现代集成学习（如随机森林、XGBoost）的基石。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。

大千AI助手·2025-06-23 00:52

Day55打卡 @浙大疏锦行

知识点回顾序列预测介绍单步预测多步预测的2种方式序列数据的处理：滑动窗口多输入多输出任务的思路经典机器学习在序列任务上的劣势；以随机森林为例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegres

ayuan0119·2025-06-20 13:01

Python机器学习小项目实战：随机森林算法实现信用卡欺诈检测

1.引言在之前的机器学习之旅中，我们已经探索了许多强大的算法，例如逻辑回归、支持向量机、决策树等等。每种算法都有其独特的优势和适用场景，但它们也存在一些共同的局限性。单个模型往往难以完美地捕捉复杂的数据模式，容易受到过拟合或欠拟合的影响，并且在面对噪声数据时显得脆弱。想象一下，你正在尝试预测股票价格的涨跌。你可以使用逻辑回归，但是逻辑回归假设特征之间是线性相关的，这可能无法捕捉股票市场中的复杂非线

码上研习·2025-06-19 16:28

随机森林预测、重要性分析（Python实现）

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor,RandomForestClassifierfromfunctoolsimportreduceimportnumpyasnpimportpandasaspd#数据导入及基本信息定义data=pd.read_

不期而遇__·2025-06-17 17:08

机器学习与深度学习07-随机森林01

目录前文回顾1.随机森林的定义2.随机森林中的过拟合3.随机森林VS单一决策树4.随机森林的随机性前文回顾上一篇文章链接：地址1.随机森林的定义随机森林（RandomForest）是一种集成学习算法，用于解决分类和回归问题

my_q·2025-06-14 03:08

Hummingbird库：将机器学习模型转换为深度学习模型

引言随着深度学习在各个领域的广泛应用，研究人员和工程师开始探索如何将传统的机器学习模型（如决策树、随机森林等）转换为可以在GPU上高效运行的神经网络模型。

萧鼎·2025-06-13 10:34

python第十五天打卡

复习基准模型fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier#随机森林分类器fromsklearn.metricsimportaccuracy_score

·2025-06-13 00:53

BERT 模型微调与传统机器学习的对比

BERT微调与传统机器学习的区别和联系：传统机器学习流程传统机器学习处理文本分类通常包含以下步骤：特征工程：手动设计特征（如TF-IDF、词袋模型）模型训练：使用分类器（如SVM、随机森林、逻辑回归）特征和模型调优

MYH516·2025-06-11 11:05

Python实战：随机森林

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，由多个决策树组成，可用于分类和回归任务。基本原理随机森林的核心思想是构建多个决策树，并将这些决策树的结果进行综合。

python游乐园·2025-06-10 07:44

随机森林可以如何优化

随机森林是一种常用的机器学习方法，它可以通过以下几种方法来优化：增加决策树的数量：随机森林的性能取决于决策树的数量，因此增加决策树的数量可以提高模型的精度。

andriy_mulyar·2025-06-10 07:14

Python机器学习小项目实战：随机森林模型优化，提升信用卡欺诈检测效能

1.引言在之前的博客中，我们已经成功地使用随机森林算法构建了一个信用卡欺诈检测模型。随机森林算法凭借其良好的性能和易于使用的特点，在各种实际应用中都取得了良好的效果。然而，仅仅构建一个模型是不够的。

码上研习·2025-06-10 07:13

利用Python构建随机森林模型及其性能优化

在机器学习的众多算法中，随机森林（RandomForest）凭借其出色的稳定性、强大的抗噪声能力以及良好的解释性，成为数据挖掘和预测分析的常用工具。

缑宇澄·2025-06-10 06:09

机器学习与深度学习14-集成学习

目录前文回顾1.集成学习的定义2.集成学习中的多样性3.集成学习中的Bagging和Boosting4.集成学习中常见的基本算法5.什么是随机森林6.AdaBoost算法的工作原理7.如何选择集成学习中的基础学习器或弱分类器

·2025-06-07 14:43

层次聚类python实现_层次聚类和随机森林（python实现）

随机森林步骤：从原始训练集中使用Bootstraping方法随机有放回采样选出m个样本，共进行

weixin_39813009·2025-06-07 12:58

机器学习算法实战系列：决策树与随机森林全攻略

机器学习算法实战系列：决策树与随机森林全攻略引言“想知道Kaggle竞赛冠军团队的秘密武器吗？决策树和随机森林算法在80%的数据科学项目中都会用到！”

全息架构师·2025-06-06 16:10

Python训练第二十八天

比如创建一个随机森林类，然后就可以调用他的训练和预测方法。现在我们来学一下自己定义一个类，这会让我们对于类这个对象理解的更加深刻ps：类的操作很多，我们这里只说一些在深度学习领域最常见和通用的常

火兮明兮·2025-06-06 16:39

【python 机器学习】bagging和随机森林

文章目录Bagging和随机森林1.**Bagging的通俗解释**2.**Bagging的学术概念**3.**随机森林的通俗解释**4.**随机森林的学术概念**5.

人才程序员·2025-06-05 12:29

Python中的机器学习：从线性回归到随机森林的实现

Python中的机器学习：从线性回归到随机森林的实现机器学习是现代科技的核心驱动力之一，它通过让计算机从数据中学习，从而实现自主决策和预测。

司铭鸿·2025-06-02 22:51

Python训练打卡Day28

比如创建一个随机森林类，然后就可以调用他的训练和预测方法。

编程有点难·2025-06-02 21:17

Spark MLlib模型—决策树系列算法

文章目录SparkMLlib模型—决策树系列算法决策树系列算法随机森林（RandomForest）GBDT(Gradient-boostedDecisionTrees)总结SparkMLlib模型—决策树系列算法前面我们重点介绍了机器学习中的特征工程

猫猫姐·2025-06-01 21:52

机器学习-随机森林算法预测房租模型

文章目录机器学习-随机森林算法预测房租模型解决问题数据集探索性数据分析数据预处理构建模型并训练结果分析与评估参数调优结果预测模型保存经验总结参考文章机器学习-随机森林算法预测房租模型解决问题根据待租房源相关信息

花菜回锅肉·2025-05-30 10:13

【Python深度学习（第二版）（2）】深度学习之前：机器学习简史

文章目录一.深度学习的起源1.概率建模--机器学习分类器2.早期神经网络--反向传播算法的转折3.核方法--忽略神经网络4.决策树、随机森林和梯度提升机5.神经网络替代svm与决策树二.深度学习与机器学习有何不同可以这样说

roman_日积跬步-终至千里·2025-05-29 11:09

计算机视觉（图像算法工程师）学习路线

集合运算符循环条件控制语句函数面向对象与类包与模块Numpy+Pandas+Matplotlibnumpy机器学习回归问题线性回归Lasso回归Ridge回归多项式回归决策树回归AdaBoostGBDT随机森林回归分类问题逻辑回归决策树

陳錄生·2025-05-27 01:50

随机森林硬核解析：从原理到实战（Python代码+案例+可视化）

随机森林（RandomForest）作为‌装袋法（Bagging）的经典实现‌，能有效降低方差、提升泛化能力。本文将手把手带你吃透原理，并完成‌数据采集→建模→可视化→调优‌的全流程实战！‌

老唐777·2025-05-24 10:12

python图像分类_Python构建图像分类识别器的方法

其次，利用图像分类器将图像分到已知的类别中，ERF（极端随机森林）算法非常流行，因为ERF具有较快的速度和比较精确的准确度。我们利用决策树进行正确决策。最后，利用训练好的ERF模型后

weixin_39642990·2025-05-23 16:37

【机器学习】【集成学习——决策树、随机森林】从零起步：掌握决策树、随机森林与GBDT的机器学习之旅

(DecisionTree)2.1基本概念2.2组成元素2.3工作原理分裂准则2.4决策树的构建过程2.5决策树的优缺点（1）决策树的优点（2）决策树的缺点（3）过拟合问题及解决方法2.6举例说明三、随机森林

宸码·2025-05-22 16:05

样本复杂性：机器学习的数据效率密码

算法效率：高效算法（如随机森林）可比深度学习少用50%数据达到同等性能。1.2两种关

Cloud Traveler·2025-05-21 11:49

R语言机器学习算法实战系列（二十五）随机森林算法多标签分组分类器及模型可解释性

文章目录介绍教程内容加载必要的R包（带详细注释）1.加载数据2.数据分割（按Species分层抽样）3.数据预处理配方4.创建随机森林模型（多分类）5.创建工作流6.设置交叉验证和参数调优7.参数调优8

生信学习者1·2025-05-20 00:04

sklearn基础教程：从入门到精通

文章目录sklearn基础教程：从入门到精通一、sklearn简介二、安装与配置三、数据预处理数据导入数据清洗特征选择数据标准化与归一化四、常用模型介绍与应用线性回归逻辑回归决策树支持向量机K近邻算法随机森林集成学习五

洛秋_·2025-05-19 05:59

机器学习——随机森林（Random Forest）

文章目录一、随机森林的介绍1.核心思想2.随机森林的特点3.随机森林的构建过程4.随机森林的优缺点二、.随机森林算法三、随机森林的实现1.导入库2.描绘可视化混淆矩阵3.数据预处理4.模型训练5.绘制混淆矩阵并打印评分报告

知舟不叙·2025-05-16 22:41

随机森林 java_Spark随机森林RandomForest

mllib目录下的随机森林算法也是调用的ml下的RandomForest。ml是mllib的最新实现，将来是要替换掉mllib库的。

白庆堂·2025-05-16 12:50

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