tensorflow基础模型之RandomForest（随机森林）算法
随机森林算法原理请参照上篇:随机森林。数据依旧为MNIST数据集。 代码如下： from __future__ import print_function# Ignore all GPUs, tf random forest does not benefit from ...
原文：RandomForest 随机森林算法与模型参数的调优
公号：码农充电站pro 主页：https: codeshellme.github.io 本篇文章来介绍随机森林 RandomForest 算法。 ，集成算法之 bagging 算法 在前边的文章 AdaBoost 算法 分析波士顿房价数据集 中，我们介绍过集成算法。集成算法中有一类算法叫做 bagging 算法。 bagging 算法是将一个原始数据集随机抽样成 N 个新的数据集。然后将这 N ...
2021-01-19 10:06 0 2465 推荐指数：
相关推荐
随机森林算法(RandomForest)+sklearn库使用
随机森林算法学习最近在做kaggle的时候，发现随机森林这个算法在分类问题上效果十分的好，大多数情况下效果远要比svm，log回归，knn等算法效果好。因此想琢磨琢磨这个算法的原理。 要学随机森林，首先先简单介绍一下集成学习方法和决策树算法。下文仅对该两种方法做简单介绍（具体学习推荐看统计学 ...
RandomForest随机森林总结
1.随机森林原理介绍 随机森林，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。简单来说，随机森林就是由多棵CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树 ...
回归预测之随机森林——运行+调优
随机森林 [ 41.71152007 -15.51877479 18.77435453 2.4613485 -5.25163664 11.98242971 -28.99147231 67.82781115 -46.47813223 ...
随机森林（RandomForest）和极限森林（ExtraForest）的理解
随机森林（RandomForest） 简介： 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。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 而 “Random ...
python的随机森林模型调参
一、一般的模型调参原则 1、调参前提：模型调参其实是没有定论，需要根据不同的数据集和不同的模型去调。但是有一些调参的思想是有规律可循的，首先我们可以知道，模型不准确只有两种情况：一是过拟合，而是欠拟合。过拟合是指模型过于复杂，欠拟合是指模型过于简单。 2、查找资料：调参时应该知道每一个参数 ...
XGBoost模型的参数调优
XGBoost算法在实际运行的过程中，可以通过以下要点进行参数调优： （1）添加正则项： 在模型参数中添加正则项，或加大正则项的惩罚力度，即通过调整加权参数，从而避免模型出现过拟合的情况。 （2）控制决策树的层数: 通过叶子结点数目控制决策树的层数，视乎样本量大小决定，对于１０万 ...
模型评估和参数调优
模型评估和参数调优 本博客根据 百面机器学习，算法工程师带你去面试 一书总结归纳，公式图片均出自该书. 本博客仅为个人总结学习，非商业用途，侵删. 网址 http://www.ptpress.com.cn 1. 准确率 准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例， 即 其中\(n_ ...