randomForest

xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度

但是用DecisionTree/RandomForest的时候需要把树的深度调到15或更高。
Ten_Minutes·2020-03-22 07:52

机器学习估算模型训练所需时间的一些想法

今天训练了一个不大不小的数据集（~150kdatapoints,~50MBsize），想用randomforest算法，可是训练起来很慢，不知道要等多久，于是想到一个可以估算模型训练时间的方法。
Prozac水熊虫·2020-03-16 00:02

机器学习集成学习与树家族汇总

本文会借助对集成学习（EnsembleLearning）的分析，对决策树（DecisionTree）、随机森林（RandomForest）、梯度提升树（GradientBoostedDecisionTree
二十四号·2020-03-14 10:36

学习笔记-随机森林、提升树、GBDT

随机森林(randomforest)随机森林是决策树和Bagging的结合体，并且为了增加多样性，随机森林加入了样本的随机选择。
Pluto_wl·2020-03-13 08:07

机器学习预判客户流失--传统机器学习模型（tradition model）

在这里讲讲我对模型的个人理解，模型有很多种选择，randomforest、logisticsregression、Xgboost、还有第三篇专门讲到的神经网络（NeuralNetwork）等等，都可以想象成一个内部不同构造的盒子
StarsOcean·2020-03-07 23:00

从 R 迁移到 Python 过程中你需要知道的几个软件库

glm,knn,randomForest,e1071->scikit-learnR语言的一个缺点是每个机器学习算法都有一个相应的软件包，这
Datartisan数据工匠·2020-03-05 20:26

随机森林

www.cnblogs.com/hrlnw/p/3850459.htmlRandomForest与Bagging的区别在于：Bagging每次生成决策树的时候从全部的属性Attributes里面选择，而RandomForest
Ten_Minutes·2020-03-05 05:09

Python利用Gausian Process对Hyper-parameter进行调参

导语在做模型的时候发现调参尤其是调Hyper-parameter真是惆怅TT……像LogisticRegression、SVM这类参数少的还能凭感觉手动调调，遇上RandomForest、AdaBoost
一个不知死活的胖子·2020-02-21 04:26

集成学习（ensemble learning）

之后又讲了RandomForest，该算法在之前采样方法的基础上，又加入了随机属性，使
MikeShine·2020-02-17 03:54

2.2.模型任何之——Bagging和Boostting的区别

RandomForest（Freund&Shapire,1996):采集列Boosting（Breiman，1999）:权重Bagging的思想（Bagging和随机森林）Bagging的途径是降低方差
mingyan926·2020-02-16 10:00

【Predict Future Sales】玩转销量预测 part2

本文是【PredictFutureSales】用深度学习玩转销量预测的续集，主要介绍另一个强大的机器学习算法--随机森林（RandomForest，下文简称RF）在销量预测实例中的应用。
A君来了·2020-02-15 15:21

随机森林原理(接着上次的决策树)

随机森林(randomforest)RandomForest流程:bagging(bootstrapaggregation)生成决策树对每一个输入进行所有决策树的过滤使用mean-信息增益或Gini生成评分
椰树上的一只猫·2020-02-15 13:52

随机森林

随机森林(RandomForest),可用于分类或者回归，相比较决策树的算法，随机森林是由多棵CART（ClassificationAndRegressionTree）构成的。
点点渔火·2020-02-12 07:31

机器学习总结

1.RF,GBDT的区别；GBDT,XGboost的区别GBDT在训练每棵树时候只能串行，不能并行，在确定分割节点和分割值的时候可以对多个特征进行并行RandomForest可以并行Bagging（RF
sylvainwang·2020-02-10 19:06

Random Forest

RandomForest——随机森林上一篇是讲到了决策树，这篇就来讲一下树的集合，随机森林。
冒绿光的盒子·2020-02-06 14:46

谈谈模型融合之三 —— GBDT

在之前的文章中介绍了RandomForest和AdaBoost，这篇文章将介绍介绍在数据挖掘竞赛中，最常用的算法之一——GBDT（GradientBoostingDecisionTree）。
ITryagain·2020-02-02 22:00

一份机器学习资料整理，全是干货

在我的数据集上GTB的performance比RandomForest要稍微强一点，整个experiment做完之后，有许多东西都来不及及时整理，很多都遗忘了。
wyrover·2020-02-01 15:39

Quora句子相似度匹配

预备知识NLP基础:包括词袋模型、TF-IDF算法、主题模型（PCA、LDA、NMF)相关模型:包括LogisticRegression,GBDT(Xgboost,lightgbm),RandomForest
三江渔者·2020-01-08 21:19

【r<-高级|理论|分类】逻辑回归、决策树、随机森林

这部分通过rpart、rpart.plot和party包来实现决策树模型及其可视化，通过randomForest包拟合随机森林，通过e1071包构造支持向量机，通过R中的基本函数glm()实现逻辑回归。
王诗翔·2020-01-07 02:23

分类树/装袋法/随机森林算法的R语言实现

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·2020-01-06 07:38

R语言 随机森林算法

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
yuanyb·2020-01-06 06:19

Sklearn randomforest与bagging算法使用

bagging与randomforest是集成学习中的两个比较出名的算法，特点是都可以并行。
marvinxu·2020-01-05 18:57

机器学习（5）之集成学习（RF\AdaBoost\GBDT）

目录1集成学习的思想1.1Bagging简介1.2Boosting简介1.3Stacking简介2随机森林(RandomForest)2.1算法流程2.3TRTE2.4IsolationForest(IForest
天涯未抵·2020-01-03 12:00

决策树（ID3，C4.5，CART）

博客园：http://www.cnblogs.com/wxquare/p/5379970.htmlID3（多叉树），C4.5（多叉树），C5.0（多叉树），CART（二叉树），CHAID（多叉树），RandomForest
闫阿佳·2020-01-01 12:40

谈谈模型融合之二 —— 随机森林

前言上篇文章介绍了集成学习的相关概念以及基于Boosting的AdaBoost，这篇文章将介绍基于模型融合的另一种方式Bagging的算法，随机森林（RandomForest）。
ITryagain·2019-12-28 18:00

上市公司历史新闻数据分析（二）

今天小编打算补充一下上一篇上市公司历史新闻数据分析（一）的部分内容，以及进一步阐述如何利用SVM和RandomForest做文本分类及效果对比。
Rethinkpossible·2019-12-27 19:04

泰坦尼克：随机森林预测

test中根据已经得到的关系预测生存率02、MeganRisdal：基于随机森林预测死亡率学习MeganRisdal在kaggle上发布的代码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
巴拉巴拉_9515·2019-12-21 13:47

经典案例

信用卡评分模型手把手教你用R语言建立信用评分模型Kaggle系列——Titanic80%＋精确度纪录摘要：模型选择常见的分类模型有：SVM，LR，NavieBayesian，CART以及由CART演化而来的树类模型，RandomForest
maocy·2019-12-14 21:28

h2o -- RandomForest

参数ntrees定义多少棵树max_depth允许多深的树mtries选择多少特征sample_rate抽取多少比例的数据histogram_type如何抽取数据UniformAdaptiveRandomQuantilesGlobalRoundRobin使用默认参数构建一个随机森林>#DefaultRandomForest>>mmModelDetails:==============H2OMult
Liam_ml·2019-12-12 18:25

为什么在实际的 kaggle 比赛中 gbdt 和 random forest 效果非常好？

24马超TerminalSOTON数据分析转载：https://www.zhihu.com/question/51818176/answer/127637712为什么在实际的kaggle比赛中gbdt和randomforest
Codlife一王家二公子·2019-12-02 02:17

时间序列分解-预测-集成的建模思路 笔记

details/79821898总结：1.序列分解：小波，EMD，奇异谱2.预测方法：时间序列（arima，arimax，指数平滑）机器学习（linearreg，logisticreg，svr，rrr，hmm，randomforest
小美琦miki·2019-12-01 23:07

随机森林分析第一波

#Forwindowssystem###ramdomforest.crossvalidation.r##rm(list=ls())#loadingpackagesifnecessarylibrary(randomForest
Dayueban·2019-11-28 06:24

Random Forest VS Boosting VS Bagging

RandomForest与Bagging的区别在于：Bagging每次生成决策树的时候从全部的属性Attributes里面选择，而RandomForest是随机从全部Attributes的集合里面生成一个大小固定的子集
Ten_Minutes·2019-11-05 21:19

Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解（二）

使用sklearn进行集成学习——实践系列《使用sklearn进行集成学习——理论》《使用sklearn进行集成学习——实践》目录1RandomForest和GradientTreeBoosting参数详解
MapleLeaff·2019-11-03 17:33

R语言中的prophet预测时间序列数据模型

prophet与基本线性模型（lm），一般加性模型（gam）和随机森林（randomForest）进行了比较。首先，设置一些选项，加载一些库，并更改工作目录。
qq_19600291·2019-10-10 16:02

决策树 Decision Tree

主要包括ID3、C4.5、CART，可以作为后续许多ensemble方法（例如randomforest和gradientboostingdecisiont
王朝君BITer·2019-09-05 14:00

集成学习—随机森林原理（理解与论文研读）

第一部分：理解随机森林（Randomforest，简称RF）是由LeoBr
学吧学吧终成学霸·2019-08-21 17:40

20190819 Python练习：RandomForest 之 IRIS 数据集分类

@[TOC]使用sklearn自带的IRIS数据集进行分类--coding:utf-8--使用RandomForest对IRIS数据集分类使用GridSearchCV寻找最优参数**fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.data
Aebn·2019-08-19 10:06

随机森林的基分类器可否由决策树替换为线性分类器或者K-NN？

分析随机森林（RandomForest）随机森林（RF）是Bagging算法族中的一种，RF是以决策树为基分类器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入随机属性选择。
还没想好116·2019-08-18 16:36

6、集合算法

目录一、Bagging随机森林（RandomForest，RF）ExtraTreesTotallyRandomTreesEmbeddingIsolationForest多输出任务二、Boosting（提升
fengsuiwoxing21·2019-08-09 16:22

【机器学习】十三、一文看懂Bagging和随机森林算法原理

集成学习主要包括Boosting(提升)和Bagging(袋装)两大类，本文主要分享第二类Bagging类集成学习，会讲解Bagging的原理，以及在Bagging基础上改进之后的随机森林(RandomForest
Asher117·2019-07-31 18:22

随机森林原理

目录1.介绍2.特征选择2.1袋外错误率（ooberror）2.2特征重要性2.3特征选择3.优缺点3.1优点3.2缺点1.介绍随机森林(RandomForest，RF）是典型的bagging算法，顾名思义
Mr_health·2019-07-13 15:42

决策树算法模型的归类与整理（ID３＆C４.５＆CART＆线性二分类＆非线性二分类）

虽然将多棵弱决策树的Bagging、RandomForest、Boosting等treeensembel模型更为常见，但是“完全生长”决策树因为其简单直观，具有很强的解释性，也有广泛的应用，而且决策树是
不爱写代码的·2019-06-25 17:36

现在有两个列表，一个是模型的列表m，另一个是其评价指标的列表s 请使用字典推导式快速创建模型:评价指标一一对应的字典，将结果存为model_evaluate

现在有两个列表，一个是模型的列表m，另一个是其评价指标的列表s请使用字典推导式快速创建模型:评价指标一一对应的字典，将结果存为model_evaluatem=['decisiontrees','svm','randomforest
RorZoro·2019-06-18 19:56

树模型集成学习(Tree Embedding)

树模型的集成模型都是使用树作为基模型，最常用的cart树，常见的集成模型有RandomForest、GBDT、Xgboost、Lightgbm、Catboost。
Datawhale·2019-06-16 20:02

树模型集成学习(Tree Embedding)

树模型的集成模型都是使用树作为基模型，最常用的cart树，常见的集成模型有RandomForest、GBDT、Xgboost、Lightgbm、Catboost。
Datawhale·2019-06-16 20:02

随机森林算法详解

[MachineLearning&Algorithm]随机森林（RandomForest）阅读目录1什么是随机森林？
Bruce chen·2019-06-15 14:13

《机器学习》-周志华 第八章：集成学习 读书笔记

.Boosting1.1最有名的算法AdaBoost1.2Boosting注意2.Bagging和随机森林2.1Bagging自助采样法(bootstrap)oob(outofbag)2.2随机森林（RandomForest
ErinLiu❤·2019-06-13 10:19

集成学习-Adaboost

集成学习两大类:以bagging、RandomForest等算法为代表的，各个学习器之
Datawhale·2019-06-11 23:56

随机森林学习整理

参考文献1.python机器学习——随机森林算法（RandomForest）2.机器学习算法之随机森林算法详解及工作原理图解3.随机森林4.RandomForest:随机森林5.随机森林（RandomForest
达瓦里氏吨吨吨·2019-06-01 00:39
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