RandomForest

集成学习（Boosting、Bagging）

分类：个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法：Boosting个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法：Bagging,RandomForest一、Boosting个体学习器存在强依赖关系
夕述·2023-02-07 11:01

[監督式]Random Forest(隨機樹森林)

決策樹RandomForest(隨機樹森林)overfitting因為決策樹容易overfitting，因為我們可以不斷分割直到準確率為100%，所以我們使用RandomForest來避免這樣的情況，做法就是使用使用
RJ阿杰·2023-02-06 19:55

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22596最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？研究大纲介绍数据集和研究的目标探索数据集可视化使用Chi-Square独立检验、Cramer'sV检验和Goodma
·2023-02-02 22:12

R语言实战-第十七章 R in action-chapter17

本章目的：基于一组预测变量预测一个分类结果（如:根据关键词、图像、来源等判断一份邮件是否是病毒邮件）本章用到的package:#rpartrpart.plotparty实现决策树模型及其可视化#randomForest
Anny Yeung·2023-02-01 12:49

随机森林算法简介

今天在练习Kaggle的项目时，发现网上很多博主都选择用RandomForest（随机森林）算法训练模型，虽然最后参照他们的写法我也写出来了，但是没有很明白其中的原理，在此打算深入了解一下这个算法。
YUAnthony·2023-01-29 13:24

集成学习---(Bagging) RandomForest

一、简介https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html鉴于决策树容易过拟合的缺点，随机森林采用多个决策树的投票机制来改善决策树，我们假设随机森林使用了m棵决策树，那么就需要产生m个一定数量的样本集来训练每一棵树，如果用全样本去训练m棵决策树显然是不可取的，全样本训练忽视了局部样本的规律，对于模型的泛化能力是有害的产生n个样本的方法采用Bootstr
code-life·2023-01-29 13:53

随机森林详解

  随机森林（RandomForest）是属于集成学习的一种组合分类算法，集成学习的核心思想就是将若干个弱（基）分类器组合起来，得到一个分类性能显著优越的强分类器。
Sven0126·2023-01-29 13:23

【毕业设计】深度学习中文文本分类（新闻分类 情感分类 垃圾邮件分类）

简介1前言2中文文本分类3数据集准备4经典机器学习方法4.1分词、去停用词4.2文本向量化tf-idf4.3构建训练和测试数据4.4训练分类器4.4.1logisticregression分类器4.5RandomForest
caxiou·2023-01-26 07:03

LESSON 9.1 随机森林回归器的实现

目录三随机森林RandomForest 1RamdomForestRegressor的实现 2随机森林回归器的参数  2.1弱分类器结构  2.2弱分类器数量  2.3弱分类器训练的数据  2.4其他参数四增量学习
Grateful_Dead424·2023-01-23 20:39

R语言caret包的安装问题

installloadedpakeages我不知道应该更新哪些包，直接将所有下载的包都更新了，更新之后顺利安装了caret包备注：已经下载的包除了Rstudio自带的包还有ggplot2、VIM、rpart、randomForest
姜姜是社会好青年·2023-01-21 01:22

常用数据挖掘算法举例（下）

集成学习随机森林随机森林（RandomForest）是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。
hajk2017·2023-01-18 13:31

R语言实现基于随机森林的高光谱影像分类

PaviaUniversity数据中选取100×100大小的影像和参考数据，选取30个样本作为训练样本，基于随机森林进行分类library("R.matlab")library("yaImpute")library("randomForest
hcwhugis·2023-01-17 15:26

随机森林基础总结

转自：深思海数随机森林（RandomForest）随机森林（randomforest）顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。
I小码哥·2023-01-17 15:55

matlab 浅浅实现随机森林（Random forest）算法对高光谱图像数据进行分类，输出分类结果图和精度评价

利用随机森林（Randomforest）算法对数据进行分类，输出分类结果图；利用验证样本集计算出分类结果的混淆矩阵，输出分类结果的整体分类精度和每一类地物的分类精度。
L林N·2023-01-17 15:24

CTR 预测理论（四）：集成学习之模型融合与随机森林(Random Forest)

集成学习与随机森林(RandomForest)在KDDCUP、Kaggle、天池等数据挖掘比赛中，常常用到集成学习。使用了集成学习后，模型的效果往往有很大的进步。
dby_freedom·2023-01-17 14:38

机器学习——梯度提升决策树（GBDT）

机器学习——人工神经网络（NN）机器学习——卷积神经网络（CNN）机器学习——循环神经网络（RNN）机器学习——长短期记忆（LSTM）机器学习——决策树（decisiontree）机器学习——随机森林（Randomforest
白天数糖晚上数羊·2023-01-17 12:17

风控模型中特征重要度的两种筛选方法

在采用决策树算法建立模型的场景中，例如GBDT、XGBoost、LightGBM、RandomForest等，我们习惯通过FeatureImportance指标作为特征筛选的重要方法之一。
番茄风控·2023-01-14 19:59

AdaBoost 简介【译】

方法大致可分为两类：一是个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，代表算法是Boosting；二是个体学习器之间不存在强依赖关系，可同时生成的并行方法，代表算法是Bagging和“随机森林（RandomForest
XP-Code·2023-01-12 16:44

R语言 随机森林 Random Forest 交叉验证 error.cv Gini指数画图

#可以直接复制到R运行#加载包library(randomForest)#加载数据data=read.csv("L6_filter.csv",row.names=1,header=T)#设置随机种子数，
qsub·2023-01-12 00:28

R包 randomForest 进行随机森林分析

randomForest包提供了利用随机森林算法解决分类和回归问题的功能；我们这里只关注随机森林算法在分类问题中的应用首先安装这个R包install.packages("randomForest")安装成功后
weixin_33859231·2023-01-12 00:57

python randomforest_Random Forest算法 python实现案例分析

完整的笔记和代码以上传到Github,地址为（觉得有用的话，欢迎Fork,请给作者个Star）：https://github.com/Vambooo/lihang-dl随机森林RandomForest随机森林是对多棵树组合对样本训练预测的一种分类器
weixin_39585691·2023-01-11 19:10

随机森林算法（Random Forest）原理分析及Python实现

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、RandomForest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、RandomForest优缺点1.优点2.
卓小白…·2023-01-11 19:38

机器学习之集成学习（Ensemble Learning）

文章目录0️⃣概念1️⃣分类2️⃣特点⚔好而不同⚔五大特点⚔思考3️⃣五大方法‍训练样本扰动：Boosting（例如：AdaBoost，GBDT）Bagging（例如：RandomForest）Bagging
小Aer·2023-01-11 01:07

【机器学习基础】集成模型

文章目录概述1.Boosting2.Bagging偏差和方差的区别3.Stacking4.Dropout训练RandomForest1.原理2.优缺点拓展：【RF模型能够输出特征的重要性程度】GBDT1
two_star·2023-01-10 13:13

机器学习基础：模型集成/集成学习

目录1.什么是集成学习1.1分类器集成的结果1.2构造基分类器的三种方法1.3多个基分类器如何进行分类2.分析预测模型的泛化误差3.分类器集成方法3.1装袋法Bagging（实例操作）3.2随机森林法RandomForest
小羊和小何·2023-01-10 13:10

随机森林回归模型

1.分为测试集和验证集library(randomForest)data("mtcars")data=mtcarsset.seed(123)train<-sample(nrow(data),nrow(data
zhengxj_·2023-01-09 17:48

集成学习(Adaboost和Bagging,Randomforest)原理与实现

[集成学习(Adaboost和Bagging,Randomforest)]原理与实现集成学习（ensemblelearning)基本思想：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类系统（
请工作善待我·2023-01-09 16:25

最常用的决策树算法（三）：XGBoost 和 LightGBM

本文将分三篇介绍决策树，第一篇介绍基本树（包括ID3、C4.5、CART），第二篇介绍RandomForest、Adaboost、GBDT，第三篇介绍Xgboost和LightGBM。
风度78·2023-01-07 07:38

R语言机器学习系列-随机森林多分类代码解读

1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret、pROC。
Mrrunsen·2023-01-05 02:21

机器学习理论之（8）：模型集成 Ensemble Learning

文章目录集成学习的思路多个分类器的结果一定好么什么时候模型集成有效如何构造基分类器如何通过基分类器进行分类模型的泛化误差分类器集成方法装袋法Bagging随机森林法RandomForest演进法BoostingAdaBoostBagging
暖仔会飞·2023-01-02 10:35

python遥感影像分类_python实现随机森林遥感图像分类

随机森林(RandomForest)随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。
weixin_39932762·2022-12-31 17:55

机器学习十大算法实现python代码汇总

(SupportVectorMachine,SVM)五、K邻近算法（K-NearestNeighbors，KNN）六、K-均值算法（K-means）七、朴素贝叶斯(NaiveBayes)八、随机森林(RandomForest
bigdata_pokison·2022-12-31 06:33

【随机森林】random forests 简单介绍

RandomForest，顾名思义Random就是随机抽取；Forest就是说这里不止一棵树，而由一群决策树组成的一片森林，连起来就是用随机抽取的方法训练出一群决策树来完成分类任务。
寂静的以·2022-12-30 02:10

统计学习导论-基于R应用学习笔记

重采样留一法交叉验证（LOOCV）TheBootstrap模型精度Lasso套索多项式回归RegressionSplines回归样条Tree树Classificationtrees分类树提升treeOOB袋外误差Randomforest
Guangshan Hu·2022-12-29 22:49

集成算法——随机森林（Random Forest）

1、算法简介随机森林（RandomForest），简称RF。随机森林是由多个决策树模型组成的集成模型，森林中的每棵决策树并不相同。
白话机器学习·2022-12-29 19:58

可解释的机器学习(XML)概览

一、引言近年来，机器学习在大数据和算力发展的加持下在各个应用领域获得了令人印象深刻的成果，尤其是深度学习模型和集成学习模型（RandomForest，XGBoost和LigntGBM）。
zhfplay·2022-12-28 08:51

你真的懂树吗？二叉树、AVL平衡二叉树、伸展树、B-树和B+树原理和实现代码详解...

你可能接触过二叉树，但是树的使用并不限于此，从简单的使用二叉树进行数据排序，到使用B-树或B+树设计数据库引擎，以及目前热门的人工智能机器学习都使用到树，例如决策树（DecisionTree）和随机森林（RandomForest
禅与计算机程序设计艺术·2022-12-27 19:16

多分类RandomForest回归及ROC曲线绘制

使用multiROC包可实现多分类ROC曲线的绘制require(multiROC)data(iris)head(iris)set.seed(123456)total_number<-nrow(iris)#分割数据集train_idx<-sample(total_number,round(total_number*0.6))train_df<-iris[train_idx,]test_df<-ir
一个人旅行*-*·2022-12-27 17:01

机器学习笔记——集成学习EnsembleLearning+代码详解

1.1集成学习基本思想1.2集成学习分类二、AdaBoost2.1AdaBoost基本思想2.2AdaBoost代码详解三、GBM/GBDT3.1基本思想简介3.2GBDT代码详解四、Bagging&RandomForest4.1Bagging
AgentSmart·2022-12-24 19:52

bagging和随机森林

本章主要介绍随机森林（RandomForest，简写RF），RF是baggi
weixin_50304531·2022-12-24 08:07

python 随机森林调参_scikit-learn随机森林调参小结

在Bagging与随机森林算法原理小结中，我们对随机森林(RandomForest,以下简称RF)的原理做了总结。本文就从实践的角度对RF做一个总结。
weixin_39566773·2022-12-24 08:35

随机森林（Random Forest）原理小结

随机森林（RandomForest）原理小结1.bagging2.随机森林（RF）2.1RF分类2.2特征重要性2.3RF回归3.模型评价完整代码参考本博客中使用到的完整代码请移步至:我的github：
咕叽咕叽小菜鸟·2022-12-24 08:35

sklearn--随机森林 调参小结

在Bagging与随机森林算法原理小结中，我们对随机森林(RandomForest,以下简称RF）的原理做了总结。本文就从实践的角度对RF做一个总结。
chenyiming2010·2022-12-24 08:30

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22596最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？研究大纲介绍数据集和研究的目标探索数据集可视化使用Chi-Square独立检验、Cramer'sV检验和Good
·2022-12-23 23:51

机器学习 -- 随机森林

作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（RandomForest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性
Nireus_LOVE·2022-12-22 17:56

机器学习算法（二）-随机森林

文章转自：[MachineLearning&Algorithm]随机森林（RandomForest）1什么是随机森林？
Fying2016·2022-12-22 17:48

自动化调参NNI学习(三)：使用python启动NNI框架调整随机森林(RandomForest)模型

首先按照NNI框架的要求写一个调参的代码文件my_rf.py：importnnifromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportloggingfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_classificationLOG=l
呆萌的代Ma·2022-12-21 19:08

sklearn笔记19 随机森林和决策树的比较

完整代码sklearn代码133-随机森林sklearn.ensemble集成模块包括两种基于随机决策树的平均算法:RandomForest算法和Extra-Trees算法。
可可茜里的传说·2022-12-20 21:36

集成学习之Bagging与随机森林（ensemble learning)

目录1集成学习的三大关键领域2Bagging方法的基本思想3随机森林RandomForest3.1RandomForestRegressor的实现3.1.1导入模块3.1.2导入数据3.1.3交叉验证及建模
chelsea_tongtong·2022-12-20 21:03

霍夫直线检测算法c语言,霍夫森林(Hough Forest)目标检测算法及其原理

HoughForest听上去像hough变换+RandomForest的结合体，其实，不完全是这样的。
羊男的迷宫·2022-12-19 07:48
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