森林，解決決策樹泛化能力弱的缺點。隨機森林是基於bagging框架下的決策樹模型，集成學習中可以和梯度提 ...

摘要：隨機森林是集成算法最前沿的代表之一。隨機森林是Bagging的升級，它和Bagging的主要區別在於引入了隨機特征選擇。 本文分享自華為雲社區《集成學習中的隨機森林》，原文作者：chengxiaoli。 隨機森林是集成算法最前沿的代表之一。隨機森林是Bagging的升級 ...

Bagging 與Pasting 我們之前提到過，其中一個獲取一組不同分類器的方法是使用完全不同的訓練算法。另一個方法是為每個預測器使用同樣的訓練算法，但是在訓練集的不同的隨機子集上進行訓練。在數據抽樣時，如果是從數據中重復抽樣（有放回），這種方法就叫bagging（bootstrap ...

概述 鑒於決策樹容易過擬合的缺點，隨機森林采用多個決策樹的投票機制來改善決策樹，我們假設隨機森林使用了m棵決策樹，那么就需要產生m個一定數量的樣本集來訓練每一棵樹，如果用全樣本去訓練m棵決策樹顯然是不可取的，全樣本訓練忽視了局部樣本的規律，對於模型的泛化能力是有害的 產生n個樣本的方法采用 ...

三個臭皮匠頂個諸葛亮 　　　　　　--誰說的，站出來！ 1 前言 　　在科學研究中，有種方法叫做組合，甚是強大，小碩們畢業基本靠它了。將別人的方法一起組合起來然后搞成一個集成的算法，集百家之長，效果一般不會差。其實 也不能怪小碩們，大牛們也有這么做的，只是大牛們做的比較漂亮 ...

【隨機森林】是由多個【決策樹】構成的，不同決策樹之間沒有關聯。 特點 可以使用特征多數據，且無需降維使用，無需特征選擇。 能夠進行特征重要度判斷。 能夠判斷特征間的相關影響 不容器過擬合。 訓練速度快、並行。 實現簡單。 不平衡數據集、可平衡誤差 ...

Boosting Boosting（原先稱為hypothesis boosting），指的是能夠將多個弱學習器結合在一起的任何集成方法。對於大部分boosting方法來說，它們常規的做法是：按順序訓練模型，每個模型都會嘗試修正它的前一個模型。Booting 方法有很多種，不過到現在為止最熱 ...

什么是隨機森林？ 隨機森林就是通過集成學習的思想將多棵樹集成的一種算法，它的基本單元是決策樹，而它的本質屬於機器學習的一大分支——集成學習（Ensemble Learning）方法。隨機森林的名稱中有兩個關鍵詞，一個是“隨機”，一個就是“森林”。“森林”我們很好理解，一棵叫做樹，那么成百上千棵 ...