使用数据: 结果(测试集&预测集): 内部决策树结构: 总结:可知该随机森林共有10棵树组成,预测结果为10棵树的投票为准。每棵树的最大层次为4,这是为了避免层次过高带来的计算压力和过拟合! ...
代码实现: 结果: 可视化 查看每个预测条件的影响 : 分析:鸢尾花的花萼长度在小于 时预测准确率很高,随着长度的增加,在 这段中,预测出现较大错误率,当大于 时,预测会恢复到较好的情况。宽度也出现类似的情况,在 . 这个范围出现较高错误,因此在训练中建议在训练数据中适量增加中间部分数据的训练量 该部分不容易区分 ,以便得到较好的训练模型 ...
2018-09-04 11:24 0 3392 推荐指数:
使用数据: 结果(测试集&预测集): 内部决策树结构: 总结:可知该随机森林共有10棵树组成,预测结果为10棵树的投票为准。每棵树的最大层次为4,这是为了避免层次过高带来的计算压力和过拟合! ...
方法,该类的代表是bagging和随机森林 bagging 想要得到泛化能力强的集成,集成中的个体 ...
本文转载自:https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/e6ddd161f89f42d45fcee483b2292a8c7b2a9638/src/py2.x ...
一篇关于使用Python来实现随机森林文章。 什么是随机森林? 随机 森林 是 几乎 任何 预测 ...
什么是随机森林? 在机器学习中,随机森林是一个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。要想理解好随机森林,就首先要了解决策树。 可以参考: https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12882367.html 随机森林的工作 ...
Table of Contents 1 随机森林概述 1.1 个体学习器 1.2 集成策略 2 随机森林的一些相关问题 2.1 偏差(Bias)与方差(Variance) 2.2 RF通过降低方差提高预测准确性 ...
随机森林是一种基于决策树的算法 它通过从所有特征中随机抽取m组特征进行决策树判断,最终将m个判断结果综合起来得出最终的判断 具体原理自行学习,本文主要着重于python调用sklearn实现random_forest算法进行二分类 首先是对需要用到的函数库的调用 然后读取文件和处理数据 ...
随机森林算法 由多个决策树构成的森林,算法分类结果由这些决策树投票得到,决策树在生成的过程当中分别在行方向和列方向上添加随机过程,行方向上构建决策树时采用放回抽样(bootstraping)得到训练数据,列方向上采用无放回随机抽样得到特征子集,并据此得到其最优切分点,这便是随机森林算法的基本原理 ...