spark 机器学习随机森林实现(二)

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spark 机器学习随机森林实现(二)

通过天气,温度,风速3个特征,建立随机森林,判断特征的优先级结果天气温度风速结果(0否,1是)天气(0晴天,1阴天,2下雨)温度(0热,1舒适,2冷)风速(0没风,1微风,2大风)1 1:0 2:1 3:0结果去打球 1字段:晴天 2字段:温度舒适 3字段:风速没风[hadoop@h201 pp]$ cat pp1.txt 1 1:0 2:1 3:00 1:2 2:2 3:21 1:0 2:0 3:01 1:0 2:0 3:11 1:0 2:1 3:11 1:0 2:1 3:11 1:0…

spark 机器学习随机森林原理(一)

1.什么是随机森林顾名思义,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.在得到森林之后,当有一个新的输入样本进入的时候,就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断,看看这个样本应该属于哪一类(对于分类算法),然后看看哪一类被选择最多,就预测这个样本为那一类. 我们可以这样比喻随机森林算法:每一棵决策树就是一个精通于某一个窄领域的专家(因为我们从M个特征中选择m个让每一棵决策树进行行学习),这样在随机森林中就有了了很多个精通不不同领域的专家…

使用基于Apache Spark的随机森林方法预测贷款风险

使用基于Apache Spark的随机森林方法预测贷款风险原文:Predicting Loan Credit Risk using Apache Spark Machine Learning Random Forests 作者:Carol McDonald,MapR解决方案架构师翻译:KK4SBB 责编:周建丁(zhoujd@csdn.NET) 在本文中,我将向大家介绍如何使用Apache Spark的Spark.ml库中的随机森林算法来对银行信用贷款的风险做分类预测.Spark的spa…

机器学习实战基础（三十五）：随机森林（二）之 RandomForestClassiﬁer 之重要参数

RandomForestClassiﬁer class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier (n_estimators=’10’, criterion=’gini’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=’auto’, max_leaf_nodes=None, min_impurity_de…

Spark mllib 随机森林算法的简单应用（附代码）

此前用自己实现的随机森林算法,应用在titanic生还者预测的数据集上.事实上,有很多开源的算法包供我们使用.无论是本地的机器学习算法包sklearn 还是分布式的spark mllib,都是非常不错的选择. Spark是目前比较流行的分布式计算解决方案,同时支持集群模式和本地单机模式.由于其通过scala语言开发,原生支持scala,同时由于python在科学计算等领域的广泛应用,Spark也提供了python的接口. Spark的常用操作详见官方文档: http://spark.apache…

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…