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随机森林模型怎么看结果
随机森林
调参尝试和总结和真实数据
结果
答:
1、最小信息增益不宜过大。2、树颗数增加对模型效果的影响较小。3、各叶节点最小样本数对模型影响较小
。4、树深对模型影响较大,可适当增加树深,注意测试进行调整。 各人认为,这均是对过拟合的一些控制,不同场景需区别看待。这里附上一些测试结果:①关于minInfoGain ② 关于ma...
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。
随机森林
预测
结果
应该出来啥
答:
从直观角度来解释,每棵决策树都是一个分类器(假设现在针对的是分类问题),那么对于一个输入样本,N棵树会有N个分类
结果
。而
随机森林
集成了所有的分类投票结果,将投票次数最多的类别指定为最终的输出,这就是一种最简单的 Bagging 思想。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...
随机森林
参数说明
答:
如果bootstrap==True,将每次有放回地随机选取样本。只有在extra-trees中,bootstrap=False。1、
随机森林
应用的是Bagging
模型
,而ET是使用所有的训练样本得到每棵决策树,也就是每棵决策树应用的是相同的全部训练样本;2、随机森林是在一个随机子集内得到最佳分叉属性,而ET是完全随机的得到分叉值,从而...
随机森林如何
评估特征重要性
答:
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样本可以得到误差 e1,然后
随机
改变OOB中的第 j 列,保持其他列不变,对第 j 列进行随机的上下置换,得到误差 e2。至此,可以用 e1-e2 来刻画特征 j 的重要性。其依据就是,如果一个特征很重要,那么其...
随机森林
进行特征重要性度量的详细说明
答:
3)假设
森林
中有N棵树,则特征X的重要性=∑(errOOB2-errOOB1)/N。这个数值之所以能够说明特征的重要性是因为,如果加入
随机
噪声后,袋外数据准确率大幅度下降(即errOOB2上升),说明这个特征对于样本的预测
结果
有很大影响,进而说明重要程度比较高。2 特征选择 在特征重要性的基础上,特征选择的步骤...
随机森林模型
的原理,概念,实例回顾
答:
4. 数据处理与实践
随机森林
对缺失值处理颇为智能,如na.roughfix使用众数填充分类变量,rfImpute类似Kmeans,通过迭代优化填充连续变量。sklearn的RandomForestClassifier/Regressor为我们提供了丰富的参数,如n_estimators决定树的数量,oob_score评估
模型
性能。5. 调参与优缺点尽管随机森林具有集成学习、准确性高...
随机森林
通俗理解
答:
随机森林通俗理解如下:要了解
随机森林模型
,必须首先了解决策树,即随机森林的基本构成元素。我们所有人都在日常生活中使用决策树,即使您不
知道
这个名字,我也相信您会认识到这一过程。为了说明这一概念,我们将使用一个日常示例,预测我们城市明天的最高气温。我们首先根据已知的知识形成一个初始的合理的...
特征筛选(
随机森林
)
答:
一般情况下,数据集的特征成百上千,因此有必要从中选取对
结果
影响较大的特征来进行进一步建模,相关的方法有:主成分分析、lasso等,这里我们介绍的是通过
随机森林
来进行筛选。用随机森林进行特征重要性评估的思想比较简单,主要是看每个特征在随机森林中的每棵树上做了多大的贡献,然后取平均值,最后比较...
简述数据挖掘中
随机森林
算法的原理、优缺点?
答:
简述数据挖掘中
随机森林
算法的原理,优点和主要参数 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...
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