隨機森林分類器學習
算法，比如adaboost分類，adaboost回歸，袋裝分類器，袋裝回歸器，梯度提升分類，梯度提升回歸，隨機森林分類 ...
原文：集成學習與隨機森林（一）投票分類器
集成學習與隨機森林 假設我們現在提出了一個復雜的問題，並拋給幾千個隨機的人，然后匯總他們的回答。在很多情況下，我們可以看到這種匯總后的答案會比一個專家的答案要更好。這個稱為 群眾的智慧 。同理，如果我們匯總一組的預測器 例如分類器與回歸器 的預測結果，我們可以經常獲取到比最優的單個預測器要更好的預測結果。這一組預測器稱為一個集成，所以這種技術稱為集成學習，一個集成學習算法稱為一個集成方法。 舉一個 ...
2020-03-04 19:10 0 2943 推薦指數：
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隨機森林分類器（Random Forest）
閱讀目錄 1 什么是隨機森林？ 2 隨機森林的特點 3 隨機森林的相關基礎知識 4 隨機森林的生成 5 袋外錯誤率（oob error） 6 隨機森林工作原理解釋的一個簡單例子 7 隨機森林的Python實現 ...
用隨機森林分類器和GBDT進行特征篩選
一、決策樹（類型、節點特征選擇的算法原理、優缺點、隨機森林算法產生的背景） 1、分類樹和回歸樹 由目標變量是離散的還是連續的來決定的；目標變量是離散的，選擇分類樹；反之（目標變量是連續的，但自變量可以是分類的或數值的），選擇回歸樹； 樹的類型不同，節點分裂的算法和預測的算法也不一樣 ...
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