randomForest

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

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

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

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

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

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

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

【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(RandomForest

宸码·2025-05-22 16:05

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

特征工程四-2：使用GridSearchCV 进行超参数网格搜索（Hyperparameter Tuning）的用途

2.代码逐行解析(1)创建GridSearchCV对象grid=GridSearchCV(model,#要优化的模型（如RandomForest、SVM等）params,#待搜索的参数网格（字典或

友莘居士·2025-04-30 08:28

青少年编程与数学 02-016 Python数据结构与算法 27课题、金融算法

和自回归条件异方差模型（ARCH/GARCH）3.深度学习算法（如LSTM）二、信用评分和风险评估1.逻辑回归（LogisticRegression）2.决策树（DecisionTree）3.随机森林（RandomForest

明月看潮生·2025-04-19 14:47

[特殊字符] 第十七讲 | 随机森林：变量重要性识别与建模实战

随机森林（RandomForest）是由Breiman于2001年提出的集成学习方法，本质是由多个决策树模型组成的“森林”，通过投票或平均的方式提高预测精度和泛化能力。

Chh0715·2025-04-15 08:10

分类算法：随机森林算法原理与应用

分类算法：随机森林算法原理与应用随机森林简介1.随机森林的基本概念随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法，由LeoBreiman在2001年提出。

kkchenjj·2025-04-10 03:04

Python机器学习实战：随机森林算法集成学习的力量

在众多机器学习算法中，随机森林（RandomForest）因其强大的分类

AGI大模型与大数据研究院·2025-04-10 02:01

Python 利用随机森林评估农业干旱的动态可预测性与关键因子

前言在61年滑动窗口的73年时间片中，基于随机森林（RandomForest,RF）模型计算农业干旱动态可预测性的解释方差（以决定系数R2乘以100%表示，即R2×100%）。

有梦想的Frank博士·2025-03-25 05:22

【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践

随机森林（RandomForest）是一种强大的集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。

蒙娜丽宁·2025-03-10 13:32

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

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。

Mrrunsen·2025-03-07 09:33

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

文章目录MATLAB代码实现说明：MATLAB代码实现说明：运行代码前的注意事项：示例输出：MATLAB代码实现说明：示例输出：以下是一个基于随机森林（RF,RandomForest）机器学习

qq924711725·2025-03-01 20:22

随机森林（Random Forest）预测模型及其特征分析（Python和MATLAB实现）

随机森林（RandomForest）作为一种强大的集成学习方法，因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出，基于决策树这一基本分类模型。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:09

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类：分类算法：支持向量机（SVM）随机森林（RandomForest）逻辑回归（LogisticRegression）朴素贝叶斯

Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

理解随机森林算法

基本概念随机森林（RandomForest）是一种集成学习算法，它属于机器学习中的监督学习算法。简单来说，它就像是一群“专家”（决策树）在一起讨论并做出决策。

菌菌的快乐生活·2025-01-30 05:32

随机森林分类算法原理与实验分析

随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。

ningaiiii·2025-01-18 17:52

Python中sklearn实现随机森林RF回归与变量重要性影响程度排序分析

本文详细介绍在Python中，实现随机森林（RandomForest，RF）回归与变量重要性分析、排序的代码编写与分析过程。

疯狂学习GIS·2024-09-02 04:02

随机森林（Random Forest）VS 提升树（Boosting Trees）

随机森林（RandomForest）和提升树（BoostingTrees）都是常见的机器学习算法，它们都基于决策树，但使用的策略和目标不同。

高大黑白涂鸦·2024-08-27 21:40

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest

2401_83977689·2024-08-24 05:50

随机森林学习笔记概述

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行投票或平均来提高预测性能。随机森林在许多实际应用中表现出了很好的性能，尤其是在分类和回归问题上。

好好学习的不知名程序员·2024-08-22 11:30

AI算法初识之分类汇总

以下是一些主要的分类方式及相应的代表性算法：1.按照学习类型-**监督学习**：-线性回归（LinearRegression）-逻辑回归（LogisticRegression）-决策树（DecisionTree）-随机森林（RandomForest

初心不忘产学研·2024-02-19 14:32

机器学习9-随机森林

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，用于改善单一决策树的性能，通过在数据集上构建多个决策树并组合它们的预测结果。它属于一种被称为“集成学习”或“集成学习器”的机器学习范畴。

dracularking·2024-02-10 10:12

RandomForest（随机森林）

fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier随机森林的随机表示2重随机.第一重是样本随机.有放回的随机抽样,所有的树,都抽取一样的样本数量.第二重是特征随机.有放回的随机抽样,所有的树,都抽取一样的特征数量.用随机取出来的样本数和特征数生成决策树分类问题就是投票回归问题就是求平均作用：1、减少决策树带来的过拟合问题2、可以判断特征的重要性.n_e

夏日丶·2024-02-10 05:22

PyTorch中的随机森林详解

随机森林（RandomForest）是一种强大的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它是一个基于集成学习的方法，通过组合多个决策树的预测结果来提高模型的性能和鲁棒性。

洞深视界·2024-02-09 19:11

政安晨：机器学习快速入门（四）{pandas与scikit-learn} {随机森林}

随机森林基本定义随机森林(RandomForest)是一种机器学习算法，属于集成学习(ensemblelearning)的一种。它是通过构建多个决策树（即森林）来进行预测和分类的。

政安晨·2024-02-07 09:42

（6）【Python/机器学习/深度学习】Machine-Learning模型与算法应用—使用Adaboost建模及工作环境下的数据分析整理

、RandomForestRegressor预测年龄2、LogisticRegression建模引入GridSearchCV引入RandomizedSearchCV3、DecisionTree建模4、RandomForest

代码骑士·2024-02-05 10:53

故障诊断 | 一文解决，RF随机森林的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，RF随机森林的故障诊断（Matlab）模型描述随机森林（RandomForest）是一种集成学习（EnsembleLearning）方法，常用于解决分类和回归问题。

机器学习之心·2024-02-01 14:59

2022-04-11上

library(MASS)#tohavelda()library(carData)library(car)library(pROC)library(caret)library(tree)library(randomForest

woaishangxue·2024-01-31 17:02

随机森林和决策树区别

随机森林（RandomForest）和决策树（DecisionTree）是两种不同的机器学习算法，其中随机森林是基于决策树构建的一种集成学习方法。

Recursions·2024-01-30 06:13

机器学习——随机森林原理及Python实现

目录一、理论1.随机森林介绍1.1随机森林中“树”的生成2、RandomForest优缺点2.1.优点2.2.缺点3.随机森林分类效果（错误率）的影响因素：4袋外错误率（ooberror）二、实战1.代码实现流程

qq_27758151·2024-01-26 17:17

随机森林（Random Forest）

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来提高模型的性能和鲁棒性。随机森林在每个决策树的训练过程中引入了随机性，包括对样本和特征的随机选择，以提高模型的泛化能力。

草明·2024-01-08 03:02

西瓜书读书笔记整理（八） —— 第八章集成学习

8.1.4集成学习的分类（根据生成过程分类）8.2Boosting8.2.1算法概述8.2.2算法总体过程8.2.3AdaBoost算法8.3Bagging与随机森8.3.1Bagging8.3.2随机森林（RandomForest

smile-yan·2024-01-06 18:25

机器学习的算法简单介绍-随机森林算法

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。

Algorithm_Engineer_·2024-01-03 20:53

R语言机器学习与临床预测模型36--随机森林Random Forest

随机森林（RF，RandomForest）是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。

科研私家菜·2023-12-28 15:21

模式识别与机器学习（十二）：随机森林

原理随机森林(RandomForest,RF)是Bagging的一个扩展变体。RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，在决策树的训练过程中引入随机属性选择。

从零开始的奋豆·2023-12-28 10:34

[ML学习笔记] 决策树与随机森林（Decision Tree&Random Forest）

[ML学习笔记]决策树与随机森林（DecisionTree&RandomForest）决策树决策树算法以树状结构表示数据分类的结果。每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数，记为分支。

weixin_30292843·2023-12-22 22:20

集成学习——基于机器学习_周志华

集成学习集成学习1.个体与集成2.Boosting3.Bagging与RandomForest3.1Bagging3.

Pandy Bright·2023-12-21 22:47

Python中sklearn实现随机森林RF回归与模型超参数自动搜索优化方法

本文详细介绍基于Python的随机森林（RandomForest）回归算法代码与模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等等）自动优化代码。

疯狂学习GIS·2023-12-21 19:08

sklearn随机森林测试路面点云分类

特征-类别训练数据二、模型训练记录分享给有需要的人，代码质量勿喷importnumpyasnpimportpandasaspdimportjoblib#region1读取数据dir='D:\\py\\RandomForest

累了就要打游戏·2023-12-17 07:02

【100天精通Python】Day73：python机器学习入门算法详解与代码示例

LinearRegression）：1.2逻辑回归（LogisticRegression）：1.3决策树（DecisionTree）：1.4支持向量机（SupportVectorMachine）：1.5随机森林（RandomForest

LeapMay·2023-12-03 08:19

学习笔记目录

仓库经典算法评估指标深度学习书籍/仓库模型/数据加工优化方法⌨️编程基础编程语言go语言学习笔记工具使用git使用笔记️人工智能机器学习书籍/仓库机器学习资料-张北海经典算法Bagging和Boosting概念及区别随机森林–Randomforest

雪的期许·2023-11-29 00:27

自己动手写随机森林（Random Forest）

机器自己摸索决策逻辑在【Kaggle】房价预测模型在房产投资场景的应用一文中，我提到随机森林（RandomForest）算法模型具有良好的数据解释性，本文就用从零开始写该算法的方式，希望能彻底讲清楚随机森林的工作原理

A君来了·2023-11-27 07:02

聚类——基于机器学习_周志华

上篇主要介绍了一种机器学习的通用框架–集成学习方法，首先从准确性和差异性两个重要概念引出集成学习“好而不同”的四字真言，接着介绍了现阶段主流的三种集成学习方法：AdaBoost、Bagging及RandomForest

Pandy Bright·2023-11-23 00:13

【机器学习12】集成学习

很著名的算法之一是基于决策树基分类器的随机森林（RandomForest）。为了让基分类器之间互相独立，将训练集分为若干子集（当训练样本

懒羊羊-申博版·2023-11-19 15:12

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