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随机森林需要多少数据
15个样本能做
随机森林
吗
答:
不能,太少了,
最少都要150个 补充材料
随机森林关键是让每一棵树随机地得到一部分样本的一部分特征来构建这棵树。每一棵树都无法得到样本集的所有信息。我通常是有放回地抽样,一棵树抽一个比例的样本出来。特征也按一个比例随机选择。这两个比例设为多少就看你的实际情况了,跟数据有关。我通常...
80个样本能做
随机森林
吗
答:
不能,太少了,
最少都要150个
随机森林
参数说明
答:
训练
随机森林
时,建议使用cross_validated(交叉验证),把
数据
n等份,每次取其中一份当验证集,其余数据训练随机森林,并用于预测测试集。最终得到n个结果,并平均得到最终结果。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...
简述
数据
挖掘中
随机森林
算法的原理,优点和主要参数
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...
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
算法是什么?
答:
在机器学习中,
随机森林
是一个包含多个决策树的分类器, 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 而 "Random Forests" 是他们的商标。这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho所提出的随机决策森林(random decision forests)而来的...
随机森林
答:
(4)由于树的组合,使得
随机森林
可以处理非线性
数据
,本身属于非线性分类(拟合)模型。 (5) 它能够处理很高维度(feature很多)的数据 ,并且不用做特征选择,对数据集的适应能力强:既能处理离散型数据,也能处理连续型数据,数据集无
需
规范化。 (6)训练速度快,可以运用在大规模数据集上。 (7)由于袋外数据(OOB),可以...
随机森林
调参尝试和总结和真实
数据
结果
答:
随机森林
的基本在此就不进行赘述了,主要针对调参实践进行总结和自己体会,从而更好的理解模型和
数据
。 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(min...
随机森林
算法梳理
答:
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.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight...
什么是
随机森林
答:
上面我们提到,构建
随机森林
的关键问题就是 如何选择最优的m ,要解决这个问题主要依据计算 袋外错误率oob error(out-of-bag error) 。bagging方法中Bootstrap每次约有 1/3的样本不会出现在Bootstrap所采集的样本集合中 ,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 ...
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