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隨機森林不需要交叉驗證！ 隨機森林屬於bagging集成算法，采用Bootstrap，理論和實踐可以發現Bootstrap每次約有1/3的樣本不會出現在Bootstrap所采集的樣本集合中。故沒有參加決策樹的建立，這些數據稱為袋外數據oob，歪點子來了，這些袋外數據可以用於取代測試集 ...

基於隨機森林做回歸任務（數據預處理、MAPE指標評估、可視化展示、特征重要性、預測和實際值差異顯示圖） 2019-03-13 10:55:04 PanDawson 閱讀數 3444更多 分類專欄： 機器學習 ...

在得出random forest 模型后，評估參數重要性 importance（） 示例如下 特征重要性評價標准 %IncMSE 是 increase in MSE。就是對每一個變量 比如 X1 隨機賦值, 如果 X1重要的話, 預測的誤差會增大,所以 誤差的增加就等同於准確性 ...

完整代碼： https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列： Titanic系列之原始數據分析和數據處理 Titanic系列之數據變換 Titanic系列之派生屬性&維歸約 之前的三篇博文已經進行了一次還算完整的特征工程 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=13546 變量重要性圖是查看模型中哪些變量有趣的好工具。由於我們通常在隨機森林中使用它，因此它看起來非常適合非常大的數據集。大型數據集的問題在於許多特征是“相關的”，在這種情況下，很難比較可變重要性圖的值的解釋。例如，考慮一個非常簡單 ...

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一、正則化 1.L1/Lasso 　　L1正則方法具有稀疏解的特性，因此天然具備特征選擇的特性，但是要注意，L1沒有選到的特征不代表不重要，原因是兩個具有高相關性的特征可能只保留了一個，如果要確定哪個特征重要應再通過L2正則方法交叉檢驗。 舉例：下面的例子在波士頓房價數據上運行了Lasso ...