【机器学习】随机森林RF

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【机器学习】随机森林RF

随机森林(RF, RandomForest)包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定.通过自助法(boot-strap)重采样技术,不断生成训练样本和测试样本,由训练样本生成多个分类树组成的随机森林,测试数据的分类结果按分类树投票多少形成的分数而定. 随机森林以随机的方式建立一个森林,森林里有很多决策树,且每棵树之间无关联,当有一个新样本进入后,让森林中每棵决策树分别各自独立判断,看这个样本应该属于哪一类(对于分类算法).然后看哪一类被选择最多,就选择预测此样本为那…

随机森林RF、XGBoost、GBDT和LightGBM的原理和区别

目录 1.基本知识点介绍 2.各个算法原理 2.1 随机森林 -- RandomForest 2.2 XGBoost算法 2.3 GBDT算法(Gradient Boosting Decision Tree) 2.4 LightGBM提升学习模型 1.基本知识点介绍 RandomForest.XGBoost.GBDT和LightGBM都属于集成学习. 集成学习通过构建并结合多个分类器来完成学习任务,也称为多分类系统,集成学习的目的是通过结合多个机器学习分类器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和…

Bagging与随机森林(RF)算法原理总结

Bagging与随机森林算法原理总结在集成学习原理小结中,我们学习到了两个流派,一个是Boosting,它的特点是各个弱学习器之间存在依赖和关系,另一个是Bagging,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合,本文就对集成学习中的Bagging和随机森林做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和GBDT相较衡的算法,尤其是它可以很方便地进行并行训练,在现在的大数据大样本下很有诱惑力. 1.Bagging的原理在集成学习原理总结的Bagging原理这一块,我们画了这么一张流程图从…

机器学习——随机森林，RandomForestClassifier参数含义详解

1.随机森林模型 clf = RandomForestClassifier(n_estimators=200, criterion='entropy', max_depth=4) rf_clf = clf.fit(x, y.ravel()) RandomForestClassifier函数的参数含义详解: max_features:随机森林允许单个决策树使用特征的最大数量. Python为最大特征数提供了多个可选项. 下面是其中的几个: Auto/None :简单地选取所有特征,每颗树都可以利用…