隨機森林算法實例
根據成年人數據集來預測一個人的收入 1.准備數據集 我下載好了一個成年人數據集,從百度雲下載 鏈接：https://pan.baidu.com/s/10gC8U0tyh1ERxLhtY8i ...
原文：梯度提升算法和隨機森林算法思想
在天池或者kaggle的比賽中，xgboost算法算是一大殺器，但在學習xgboost前先對gbdt和rf得有一個了解： GBDT思想：先用一個初始值來學習一棵決策樹，葉子處可以得到預測的值，以及預測之后的殘差，然后后面的決策樹就要基於前面決策樹的殘差來學習，直到預測值和真實值的殘差為零。最后對於測試樣本的預測值，就是前面許多棵決策樹預測值的累加。 GBDT主要的優點有： 可以靈活處理各種類型的 ...
2017-07-14 10:08 0 1901 推薦指數：
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---恢復內容開始--- 隨機森林算法梳理 1. 集成學習概念 通過構建並結合多個學習器來完成學習任務，有時也被稱為多分類器系統、基於委員會的學習等 2. 個體學習器概念 通常由一個現有的算法從訓練數據產生的基學習器。 3. boosting ...
圖解隨機森林算法
作者|PythosLabs 編譯|VK 來源|Towards Data Science 這篇文章是關於什么的 在本文中，我們將了解隨機森林算法是如何在內部工作的。為了真正理解它，了解一下決策樹分類器可能會有幫助。但這並不完全是必需的。 注意：我們不涉及建模中涉及的預處理或特征工程步驟，只 ...
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