原文:集成学习与随机森林(一)投票分类器

集成学习与随机森林 假设我们现在提出了一个复杂的问题,并抛给几千个随机的人,然后汇总他们的回答。在很多情况下,我们可以看到这种汇总后的答案会比一个专家的答案要更好。这个称为 群众的智慧 。同理,如果我们汇总一组的预测器 例如分类器与回归器 的预测结果,我们可以经常获取到比最优的单个预测器要更好的预测结果。这一组预测器称为一个集成,所以这种技术称为集成学习,一个集成学习算法称为一个集成方法。 举一个 ...

2020-03-04 19:10 0 2943 推荐指数:

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随机森林分类器学习

算法,比如adaboost分类,adaboost回归,袋装分类器,袋装回归,梯度提升分类,梯度提升回归,随机森林分类 ...

Fri May 15 19:37:00 CST 2020 0 734
随机森林分类器(Random Forest)

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 ...

Thu Jan 18 18:46:00 CST 2018 0 11922
随机森林分类器和GBDT进行特征筛选

一、决策树(类型、节点特征选择的算法原理、优缺点、随机森林算法产生的背景) 1、分类树和回归树   由目标变量是离散的还是连续的来决定的;目标变量是离散的,选择分类树;反之(目标变量是连续的,但自变量可以是分类的或数值的),选择回归树;   树的类型不同,节点分裂的算法和预测的算法也不一样 ...

Thu Apr 12 17:29:00 CST 2018 0 10295
sklearn:随机森林_分类器_红酒数据集

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 ...

Sun Jan 03 00:23:00 CST 2021 0 711
(数据科学学习手札26)随机森林分类器原理详解&Python与R实现

一、简介   作为集成学习中非常著名的方法,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”,由于其简单、容易实现、计算开销小,使得它在现实任务中得到广泛使用,因为其来源于决策树和bagging,决策树我在前面的一篇博客中已经详细介绍,下面就来简单介绍一下集成学习与Bagging; 二、集成 ...

Sat Apr 14 04:04:00 CST 2018 0 6244
学习笔记155—机器学习分类器——Matlab中各种分类器的使用总结(随机森林、支持向量机、K近邻分类器、朴素贝叶斯等)

Matlab中常用的分类器随机森林分类器、支持向量机(SVM)、K近邻分类器、朴素贝叶斯、集成学习方法和鉴别分析分类器等。各分类器的相关Matlab函数使用方法如下:首先对以下介绍中所用到的一些变量做统一的说明: train_data——训练样本,矩阵的每一行数据构成一个样本,每列表示一种 ...

Thu Apr 23 17:30:00 CST 2020 0 736
 
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