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python机器学习 乳腺癌细胞挖掘 博主亲自录制视频 https: study. .com course introduction.htm courseId amp utm campaign commission amp utm source cp amp utm medium share 随机森林就是由多个决策树组合而成的投票机制。 理解随机森林,要先了解决策树 随机森林是一个集成机器学习算法 ...
2018-03-31 10:43 0 1289 推荐指数:
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sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source ...
案例中,往往使用真实数据,为什么我们要使用sklearn自带的数据呢?因为真实数据在随机森林下的调参过程,往往非常缓慢。真实数据量大,维度高,在使用随机森林之前需要一系列的处理,因此不太适合用来做直播中的案例演示。在本章,我为大家准备了kaggle上下载的辨别手写数字的数据,有4W多条记录 ...
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 ...
其实,之前就接触过随机森林,但仅仅是用来做分类和回归。最近,因为要实现一个idea,想到用随机森林做ensemble learning才具体的来看其理论知识。随机森林主要是用到决策树的理论,也就是用决策树来对特征进行选择。而在特征选择的过程中用到的是熵的概念,其主要实现算法有ID3 ...
对比决策树和随机森林 随机森林的袋外数据 在有放回的抽样中,有一部分数据会被反复抽到,可能有一部分数据一直没有被抽到,这部分数据就叫做袋外数据 袋外数据的比例大约是 37%, 通过 1- ( 1 - 1/ n) ^ n ...
随机森林的优点 (随机森林(Random forest,RF)的生成方法以及优缺点_zhongjunlang的专栏) 在当前所有算法中,具有较高的准确率, 即使存在缺失值问题 能够有效地运行在大数据集上 能够处理具有高维特征的输入样本,而且不需要降维 对于不平衡数据集来说,随机 ...