随机森林（可用于分类和回归） 随机森林主要应用于回归和分类。 随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。 1、简介 随机森林由多棵决策树构成，且森林中的每一棵决策树之间没有关联，模型的最终输出由森林中的每一棵决策树共同决定。 处理分类问题时，对于测试样本，森林中每棵 ...

1. 目的：根据人口普查数据来预测收入（预测每个个体年收入是否超过$50,000） 2. 数据来源：1994年美国人口普查数据，数据中共含31978个观测值，每个观测值代表一个个体 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=17950 在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能。数据集是 看起来所有变量都是数字变量，但实际上，大多数都是因子变量， > ...

目录 特征选择 信息的度量和作用 信息增益 信息增益的计算 常见决策树使用的算法 sklearn决策树API 泰坦尼克号案例 决策树的优缺点以及改进 集成学习方法-随机森林 学习算法 ...

一、原理： 决策树：能够利用一些决策结点，使数据根据决策属性进行路径选择，达到分类的目的。 一般决策树常用于DFS配合剪枝，被用于处理一些单一算法问题，但也能进行分类 。 也就是通过每一个结点的决策进行分类，那么关于如何设置这些结点的决策方式： 熵：描述一个集合内元素混乱程度的因素。 熵 ...

模型的假设检验（F与T） F检验 提出原假设和备用假设，之后计算统计量与理论值，最后进行比较。 F校验主要检验的是模型是否合理。 导入第三方模块 import numpy as ...

分类方法有很多种，什么多分类逻辑回归，KNN，决策树，SVM，随机森林等， 比较好用的且比较好理解的还是随机森林，现在比较常见的有python和R的实现。原理就不解释了，废话不多说，show me the code import csv import numpy as np from ...

一、集成学习方法之随机森林 　　集成学习通过建立几个模型组合来解决单一模型预测的问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。 1、什么是随机森林 　　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 ...