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随机森林模型的袋外数据测试
随机森林
进行特征重要性度量的详细说明
答:
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单独
的测试
集来获取测试集误差的无偏估计。2)随机对
袋外数据
OOB所有样本的特征X加入噪声干扰(可以随机改变样本在特征X处的值),再次计算袋外数据误差,记为errOOB2。3)假设森林中有N棵树,则特征X的重要性=∑(errOOB2-er...
随机森林
中oob以及oob的作用?
答:
在
随机森林
bagging法中可以发现booststrap每次约有1/3的样本不会出现在bootstrap所采集的样本集合中,故没有参加决策树的建立,这些数据称为
袋外数据
oob,用于取代
测试
集误差估计方法,可用于
模型的
验证。下面先介绍下oob的使用,其中(x,y)代表输入的样本和label,g表示的是构建的树。上图中(xN,yN)...
随机森林的袋外数据
可以画得分散点图吗
答:
可以。1、
随机森林的袋外数据
较多,分散,可以画出散点图。2、在打开袋外数据做散点图,数量较多,重叠严重。3、在页面上方点击选项,在下拉菜单中点击分箱元素。4、圆圈大的地方分布的数据多,圆圈大的地方分布的数据多,在打开的页面中,选择色彩强度,点击确定。5、添加总计拟合线。按住鼠标左键,...
如何计算
随机森林
中的 变量重要性?
答:
首先对于每棵树,每次利用Bootstrap方法抽取样本进行训练,但是有1/3的数据没有抽取到,这样的数据成为
袋外数据
OOB(out of bag),将OOB带入决策树中,计算出误差error1,对OOB中所有样本的特征X对应的值进行噪声干扰,即
随机
改变特征的值,再将数据带入决策树中,计算出误差error2。对于N棵树,计算...
什么是
随机森林
答:
,当然也就没有参加决策树的建立,把这1/3的数据称为
袋外数据
oob(out of bag) ,它可以用于 取代测试集误差估计方法 。袋外数据(oob)误差的计算方法如下:优缺点 :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单独
的测试
集来获取测试集误差 的无偏估计。
特征筛选(
随机森林
)
答:
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,最后比较不同特征之间的贡献大小。贡献度的衡量指标包括:基尼指数(gini)、
袋外数据
(OOB)错误率作为评价指标来衡量。衍生知识点:权重
随机森林的
应用(用于增加小样本的识别概率,从而...
随机森林
答:
【OOB】 在Bagging的每轮
随机
采样中,训练集中大约有36.5%的数据没有被采样集采集中。 对于这部分没有采集到的数据,我们常常称之为
袋外数据
(Out of Bag, 简称OOB) 。这些数据没有参与训练集
模型的
拟合,因此可以用来检测模型的泛化能力。 【随机性】 对于我们的Bagging算法,一般会对样本使用boostrap进行随机采集,每...
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...
RandomForest
随机森林
算法
答:
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,当然是越大越好,大的分类间隔说明
模型的
分类效果比较稳定,泛化效果好。 2、
袋外
误差:对于每棵树都有一部分样本而没有被抽取到,这样的样本就被称为袋外样本,随...
随机森林
答:
最后,还有一个“oob_score”(也称为oob采样), 它是一种
随机森林
交叉验证方法。 在这个抽样中,大约三分之一的
数据
不用于模型训练,而用来评估
模型的
性能。这些样本被称为
袋外
样本。它与留一法交叉验证方法非常相似,但几乎没有附加的计算负担。 优缺点分析 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...
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