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随机森林不足
随机森林
模型的原理,概念,实例回顾
答:
5. 调参与优缺点尽管随机森林具有集成学习、准确性高和并行计算的优点,
但也存在对噪声数据敏感、可能过拟合和解释性差的不足
。理解这些特性,能帮助我们更好地应用随机森林进行精准建模。参考资料一系列高质量的文章和教程,如LaiOffer、EasyAI、DataCamp等,深入浅出地讲解了随机森林的原理、步骤、优缺点...
随机森林
为什么不会过度拟合
答:
2、
随机森林
算法类似于黑盒子,由于几乎无法控制模型内部的运行,只能在不同的参数和随机种子之间进行尝试。
随机森林
答:
随机森林
算法中树的增长会给模型带来额外的随机性。与决策树不同的是,每个节点被分割成最小化误差的最佳特征,在随机森林中我们选择随机选择的特征来构建最佳分割。因此,当您在随机森林中,仅考虑用于分割节点的随机子集,甚至可以通过在每个特征上使用随机阈值来使树更加随机,而不是如正常的决策树一样搜索最佳阈值。这...
什么是
随机森林
答:
每棵树的按照如下规则生成:一开始我们提到的随机森林中的“随机”就是指的这里的两个随机性。两个随机性的引入对随机森林的分类性能至关重要。由于它们的引入,使得
随机森林 不
容易陷入过拟合,并且具有很好得抗噪能力 (比如:对缺省值不敏感)。总的来说就是随机选择样本数,随机选取特征,随机选择...
理论:
随机森林
-枝剪问题
答:
3.我个人理解,
随机森林
中的每一棵树我们需要它在某一片的数据中有非常好的拟合性,它并不是一个全数据拟合,只需要在它负责那块上有最佳的拟合效果。每次遇到这些数据(特征)的时候,我们在最后汇总N棵树的结果的时候,给这些数据对应的那块模型以最高权重即可 最后总结一下,就是随机森林里面的每...
随机森林
答:
(1)随机森林在解决回归问题时,并没有像它在分类中表现的那么好,这是因为它并不能给出一个连续的输出。当进行回归时,
随机森林不
能够作出超越训练集数据范围的预测,这可能导致在某些特定噪声的数据进行建模时出现过拟合。(PS:随机森林已经被证明在某些噪音较大的分类或者回归问题上会过拟合) (2)对于许多统计建模者...
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。
分类算法 -
随机森林
答:
1)随机森林在解决回归问题时并没有像它在分类中表现的那么好,这是因为它并不能给出一个连续型的输出。当进行回归时,
随机森林不
能够作出超越训练集数据范围的预测,这可能导致在对某些还有特定噪声的数据进行建模时出现过度拟合。2)对于许多统计建模者来说,随机森林给人的感觉像是一个黑盒子——你...
随机森林
算法梳理
答:
随机森林
算法的预测性能与两个因素有关: (1)森林中任意两棵树的相关性,相关性越强,则总体性能越容易差 (2)森林中每棵树的预测性能,每棵树越好,则总体性能越好 其实可以理解为要求“好而不同”。然而特征数m的选择越大,则相关性与个体性能都比较好,特征数m选择越小,则相关性与个体性能都更小,所以m的选择...
样本少可以用
随机森林
吗
答:
不可以。作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法,
随机森林
(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。最初,我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的。最近几年的...
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