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随机森林优缺点点有哪些
随机森林
算法的
优缺点
答:
3.随机森林算法的优缺点:(1)
随机森林已经被证明在某些噪音较大的分类或回归问题上会过拟
(2)对于有不同取值的属性的数据,取值划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响,所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的。4.
比决策树算法更复杂,计算成本更高
。
如何根据
随机森林
模型做空间分布图?
答:
随机森林的优缺点1、优点:(1)它可以描述特征很多的数据,无需做特征选择;(2)它可以判断特征的重要程度
;(3)可以判断出不同特征之间的相互影响;(4)在机器算法训练中,速度比较快,容易做成并行方法;(6)如果有很大一部分的特征遗失,仍可以维持准确度。2、缺点:对于有不同取值属性的数据,划分较多...
随机森林
答:
就像我之前提到的那样,
随机森林的一个优点是它可以用于回归和分类任务,并且很容易查看模型的输入特征的相对重要性
。随机森林同时也被认为
是一种非常方便且易于使用的算法
,因为它是默认的超参数通常会产生一个很好的预测结果。超参数的数量也不是那么多,而且它们所代表的含义直观易懂。 机器学习中的一个重大问题是过...
随机森林
答:
4、随机森林的优缺点
优点:(1)在分类和回归都表现良好 (2)对高维数据的处理能力强,可以处理成千上万的输入变量
,是一个非常不错的降维方法 (3)能够输出特征的重要程度 (4)有效的处理缺省值 5、重要参数 随机森林分类效果(错误率)与两个因素有关:(1)
森林中任意两棵树的相关性
:相关...
随机森林
答:
缺点
: (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...
简述数据挖掘中
随机森林
算法的原理、
优缺点
?
答:
2、(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。 3、它的工作原理主要是生成多个分类器或者模型,各自独立地学习和作出预测。随机森林是由多...
什么是
随机森林
答:
减小 特征选择个数m,树的相关性和分类能力也会相应的降低 ;增大m,两者也会随之增大。所以关键问题是 如何选择最优的m (或者是范围),这也是
随机森林
唯一的一个参数。优点:
缺点
:根据随机森林创建和训练的特点,随机森林对缺失值的处理还是比较特殊的。其实,该缺失值填补过程类似于推荐系统中采用...
随机森林
的优点
答:
随机森林
的优点有:1. 对于很多种资料,它可以产生高准确度的分类器。2. 它可以处理大量的输入变量。3. 它可以在决定类别时,评估变量的重要性。4. 在建造森林时,它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计。5. 它包含一个好方法可以估计遗失的资料,并且,如果有很大一部分的资料遗失,仍...
随机森林
算法梳理
答:
缺点
: 在某些噪音比较大的样本集上, RF模型容易陷入过拟合。 取值划分比较多的特征容易对RF的决策产生更大的影响,从而影响拟合的模型的效果。 数据维度相对低(几十维),同时对准确性有较高要求时。 因为不需要很多参数调整就可以达到不错的效果,基本上不知道用什么方法的时候都可以先试一下
随机森林
。 sklearn.ens...
Bagging和Boosting的概念与区别
答:
随机森林
的
缺点
:当随机森林中的决策树个数很多时,训练时需要的空间和时间会较大 随机森林模型还有许多不好解释的地方,有点算个黑盒模型 与上面介绍的Bagging过程相似,随机森林的构建过程大致如下:从原始训练集中使用Bootstrapping方法随机有放回采样选出m个样本,共进行n_tree次采样,生成n_tree个...
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