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随机森林对于数据要怎么分析
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...
随机森林
模型的原理,概念,实例回顾
答:
2. OOB & 特征重要性OOB(袋外
数据
)是
随机森林
的独特之处,它在构建过程中保留部分数据未参与训练,用于评估模型的泛化能力。特征重要性通过基尼系数和泛化错误率进行量化,帮助我们理解哪些特征
对
模型预测影响最大。3. 随机森林与Extra Tree的对比RF采用Bootstrap样本和标准决策树参数,而Extra Tree则直...
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:...
随机森林
预测效果图
怎么分析
答:
1、首先,分析随机森林预测效果图的特征。2、其次,对随机森林预测效果图的模型效果进行分析。
3、最后,分析随机森林预测效果图的高维度数据。
简述
数据
挖掘中
随机森林
算法的原理、优缺点?
答:
1、
随机森林
指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由LeoBreiman和AdeleCutler提出,并被注册成了商标。 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...
随机森林
参数说明
答:
1.
随机森林
算法几乎不需要输入的准备。它们不需要测算就能够处理二分特征、分类特征、数值特征的
数据
。随机森林算法能完成隐含特征的选择,并且提供一个很好的特征重要度的选择指标。2. 随机森林算法训练速度快。性能优化过程刚好又提高了模型的准确性,这种精彩表现并不常有,反之亦然。这种旨在多样化子树...
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
是一个用随机方式建立的,包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。随机森林是一种集成算法(EnsembleLearning),它属于Bagging类型,通过组合多个弱分类器,最终结果通过投票或取均值,使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。随机森林指的是利用多棵树对样本...
随机森林
进行特征重要性度量的详细说明
答:
所谓袋外
数据
是指,每次建立决策树时,通过重复抽样得到一个数据用于训练决策树,这时还有大约1/3的数据没有被利用,没有参与决策树的建立。这部分数据可以用于
对
决策树的性能进行评估,计算模型的预测错误率,称为袋外数据误差。这已经经过证明是无偏估计的,所以在
随机森林
算法中不需要再进行交叉验证或者...
随机森林如何
评估特征重要性
答:
随机森林
中进行特征重要性的评估思想为: 判断每个特征在随机森林中的每颗树上做了多大的贡献,然后取个平均值,最后比一比特征之间的贡献大小。其中关于贡献的计算方式可以是基尼指数或袋外
数据
错误率。基尼指数计算方法:k 代表 k 个类别, 代表类别 k的样本权重。
对于
一棵树 ,用OOB样本可...
随机森林
预测结果
应该
出来啥
答:
决策树基于观测到的
数据
的概率,直观的建立起决策规则,是一种简单、非线性、符合认知的无参数分类(回归)的方法。
随机森林
有一个重要的优点就是,没有必要对它进行交叉验证或者用一个独立的测试集来获得误差的一个无偏估计。它可以在内部进行评估,也就是说在生成的过程中就可以对误差建立一个无偏估计。
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