随机森林有一个重要的优点就是,没有必要对它进行交叉验证或者用一个独立的测试集来获得误差的一个无偏估计.它可以在内部进行评估,也就是说在生成的过程中就可以对误差建立一个无偏估计. 随机森林在生成每颗决策树时,会随机且有放回的抽取样本,每棵决策树会有大概1/3的样本未抽取到,这些样本就是每棵树的oob样本.具体计算过程如下: 根据这种特点,我们可以对其进行oob估计,步骤如下: 1.计算决策树对其对应的oob样本的分类情况(约有1/3棵树参与oob估计) 2.以投票的方式确定该样本的分类 3.计算o

摘要:在随机森林之Bagging法中可以发现Bootstrap每次约有1/3的样本不会出现在Bootstrap所采集的样本集合中,当然也就没有参加决策树的建立,那是不是意味着就没有用了呢,答案是否定的.我们把这1/3的数据称为袋外数据oob(out of bag),它可以用于取代测试集误差估计方法. 在论文: 1:Bias,variance and prediction error for classification rules.<Robert Tibshiranni> 2: An Effi

本文目的 当前spark(1.3版)随机森林实现,没有包括OOB错误评估和变量权重计算.而这两个功能在实际工作中比较常用.OOB错误评估可以代替交叉检验,评估模型整体结果,避免交叉检验带来的计算开销.现在的数据集,变量动辄成百上千,变量权重有助于变量过滤,去掉无用变量,提高计算效率,同时也可以帮助理解业务.所以,本人在原始代码基础上,扩展了这两个功能,下面记录实现过程,作为备忘录(参考代码). 整体思路 Random Forest实现中,大多数内部对象是私有(private[tree])的,所以

http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 回到顶部 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,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

随机森林模型是一种数据挖掘模型,常用于进行分类预测.随机森林模型包含多个树形分类器,预测结果由多个分类器投票得出. 决策树相当于一个大师,通过自己在数据集中学到的知识对于新的数据进行分类.俗话说得好,一个诸葛亮,玩不过三个臭皮匠.随机森林就是希望构建多个臭皮匠,希望最终的分类效果能够超过单个大师的一种算法.随机森林的分类效果(即错误率)与以下两个因素有关: ①森林中任意两棵树的相关性:相关性越大,错误率越大. ②森林中每棵树的分类能力:每棵树的分类能力越强,整个森林的错误率越低. 减小特征选择个

目录 C1 Introduction to Statistical Learning 1.1Statistical Learning介绍: 1.1.1 估计 \(f\) 的目的:prediction和/或inference. 1.1.2 估计 \(f\) 的方法:parametric 或 non-parametric 1.2 评估模型准确性 1.2.1 回归的评估 1.2.2 Bias-Variance的平衡 1.2.3 分类的情况 C2 Linear Regression 2.1 简单线性回归

1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,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.最初,我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的.最近几年的国内外大赛,包括2013年百度校园电影推荐系统大赛.2014年阿里巴巴天池大数据竞赛以及Kaggle数据科学竞赛,参赛者对随机森林的使用占有相当高的比例.此外,据我的个人了解来看,一大部

前言 最近阅读了spark mllib(版本:spark 1.3)中Random Forest的实现,发现在分布式的数据结构上实现迭代算法时,有些地方与单机环境不一样.单机上一些直观的操作(递归),在分布式数据上,必须进行优化,否则I/O(网络,磁盘)会消耗大量时间.本文整理spark随机森林实现中的相关技巧,方便后面回顾.   随机森林算法概要 随机森林算法的详细实现和细节,可以参考论文Breiman 2001.这里简单说说大体思路,方便理解代码. 随机森林是一个组装(ensemble mod

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

使用mtd-utils工具实现对flash的升级分区的烧写yaffs2 yaffs2的格式是根据所使用的nandflash来制作的,不同的nandflash,得到的yaffs2是不一样的,具体可以参考自己所用的nandflash,以及生成yaffs2文件系统的工具mkyaffs2image.yaffs2包含了oob数据,所以写flash的时候要分开,本文所使用的是256M oob是64bit,page是2048byte-2kByte,block=64page制作的yaffs2的大小是(2048+

阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 回到顶部 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,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.最初,我是

1.RF 原理 用随机的方式建立一个森林,森林里面有很多的决策树,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. 2.RF 优缺点 优点:(1)在数据集上表现良好,两个随机性的引入,使得随机森林不容易陷入过拟合.(2)在当前的很多数据集上,相对其他算法有着很大的优势,两个随机性的引入,使得随机森林具有很好的抗噪声能力(3

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作者:Poll的笔记 博客出处:http://www.cnblogs.com/maybe2030/  阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,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

阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容   1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,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.最初,我是在参加

来源: Poll的笔记 cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 1 什么是随机森林?   作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,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.最初,我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的.最近几年的国内外大赛,包括2013年百度校园电影推荐系统大赛.2014年阿里巴巴天池大数据竞赛

转发请声明出处:http://www.cnblogs.com/lizichao/p/4794733.html 构造子集 R构造子集的操作功能强大而且速度快.精通构造子集者可以用简洁的方式表达复杂的操作,很少有其他语言能做到这一点.构造子集学习起来比较困难,因为需要掌握一系列相互关联的概念: 3种构造子集操作符. 6类子集. 不同对象(比如向量.列表.因子.矩阵.数据框)行为上的重要不同. 联合使用构造子集与赋值. 本章将帮助掌握构造子集,让我们从最简单的构造子集开始:用[构造原子向量的子集.然后

文章讲解比较详细,且有Python代码,可以作为有用的参考. 原文链接:http://blog.csdn.net/zhufenglonglove/article/details/51785220  参数:OBB-袋外错误率 构建随机森林的另一个关键问题就是如何选择最优的m(特征个数),要解决这个问题主要依据计算袋外错误率oob error(out-of-bag error).   随机森林有一个重要的优点就是,没有必要对它进行交叉验证或者用一个独立的测试集来获得误差的一个无偏估计.它可以在内部进

阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 回到顶部 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,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.最初,我是

随机森林(Random Forest,简称RF) 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单元是决策树,而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习(Ensemble Learning)方法.随机森林的名称中有两个关键词,一个是“随机”,一个就是“森林”.“森林”我们很好理解,一棵叫做树,那么成百上千棵树就可以叫做森林了,这也是随机森林的主要思想“集成”的体现. 每棵决策树都是一个分类器(假设现在针对的是分类问题),那么对于一个输入样本,N棵树会有N个分类结果.而随机森林集

原文地址:https://www.jianshu.com/p/d8ceeee66a6f Decision Tree 基本思想在于每次分裂节点时选取一个特征使得划分后得到的数据集尽可能纯. 划分标准 信息增益(Information Gain) 信息增益 = 未划分数据集的信息熵 - 划分后子数据集的信息熵的数学期望值. 事件\(x_i\)的信息量\(=-logP(x_i)\),信息熵就是信息量的期望值,记作\(H(x)\),即\(H(x)=-\sum_{i=1}^{n}P(x_i)logP(x_