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小样本随机森林
随机森林
不适合
小样本
量吗
答:
适合。
随机森林
已经被证明是一种高效的分类与特征选择方法,尽管参数的设置对结果影响较小,但合适的参数可以使分类器得到理想的效果。主要针对癌症研究中小样本不均衡数据的分类和特征选择问题,研究了随机森林中类权重的设置,为了比较在不同的类权重下特征。
随机森林
算法原理
答:
随机森林
算法是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来进行分类或回归。随机森林算法的基本原理是,在构建决策树时,引入随机性,从而减少过拟合,提高模型的泛化能力。具体来说,随机森林算法中,每个决策树都基于
随机样本
和随机特征进行构建,样本的随机性是通过从原始数据集中有放回地抽取样本来实现的,...
RandomForest
随机森林
算法
答:
每棵树的生成都是随机的,至于随机选取的特征数,如何决定随机选取的特征数的大小呢,主要有两种方法,一种是交叉验证,另外一种的经验性设置 m= log_2 d +1。 1、分类间隔:分类间隔是指森林中正确分类
样本
的决策树的比例减去错误分类的决策树的比例,通过平均每个样本的分类间隔得到
随机森林
的分类间隔。对于分类间隔,...
简述数据挖掘中
随机森林
算法的原理,优点和主要参数
答:
随机森林
的原理是先在每个决策树中随机选择特征、特征值对数据进行划分,然后每棵决策树给出预测结果,最后通过投票结果确定最终的预测结果。优点是算法稳定,预测准确,而且可以处理缺失值,计算结果可解释性强。主要参数有决策树数目、特征选择策略、内部节点再划分最
小样本
数、叶子节点最小样本数等。拓展:...
特征筛选(
随机森林
)
答:
参考文献:
随机森林
针对
小样本
数据类权重设置 https://wenku.baidu.com/view/07ba98cca0c7aa00b52acfc789eb172ded639998.html 这里介绍通过gini值来进行评价,我们将变量的重要性评分用VIM来表示,gini值用GI表示,假设有m个特征X 1 ,X 2 ,...X c ,现在要计算出每个特征X j 的gini指数评...
随机森林
调参尝试和总结和真实数据结果
答:
主要针对树深(maxDepth)、各叶节点最少
样本
数(minInstances),树颗数(numTrees),最小信息增益(minInfoGain)来进行调整,并比较训练集和测试集的AUC,评价标准为训练集AUC不宜过高,因为发现
随机森林
很容易过拟合,测试集AUC不降低。得出以下几点结论:1、最小信息增益不...
R语言之决策树和
随机森林
答:
R语言之决策树和
随机森林
总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征由收集的数据决定(其实也就是在产品定型时设定的需要收集的数据...
svms 和 random forests是什么算法
答:
它建立在结构风险最小 化原则基础之上,具有很强的学习能力和泛化性能,能够较好地解决
小样本
、高维数、非线 性 、局部极小等问题 ,可以有效地进行分类、回归、密度估计等。由于这些优点,其得到 了全面深入的发展,现已成为机器学习和数据挖掘领域的标准工具。Random Forest(s),
随机森林
,又叫Random ...
分析机器学习和深度学习之间的优缺点
答:
首先,需要强调一个概念问题,机器学习包含深度学习。一般来说,与深度学习做区分和对比的是传统机器学习。传统机器学习:有两大神技,SVM(支撑向量机)和
随机森林
。先说优点,速度快,精度尚可,
小样本
学习效果也还行。缺点:泛化能力不高。深度学习:神经网络的分支,先说优点:学习能力强,泛化能力强。
机器学习方法是什么意思
答:
机器学习方法有很多种,例如深度学习、支持向量机、
随机森林
等。每一种方法都有其适用的场景和优劣势。深度学习可以处理大量数据,对于图像识别和语音识别等方面表现出色;支持向量机在
小样本
数据上表现优异,适用于分类、回归问题;随机森林在处理复杂,非线性问题时表现出色。因此,根据应用场景和数据特点,...
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