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随机森林模型详解
简述树
模型
之决策树、
随机森林
、xgboost
答:
max_leaf_nodes 参数决定迭代次数,也就是树的深度,选取不当会导致
模型
过(欠)拟合,后果是虽然训练结果准确度很高,但 在实际部署时会发生意想不到的错误,这被称为数据泄露(data leakage)。二叉树并不是越深越好,太深会带来overfitting(过拟合)的问题,
随机森林
构造器的默认参数往往最优。梯度提升决...
随机森林
答:
而
随机森林
则可以通过创建随机的特征子集并使用这些子集构建较小的树,随后组成子树,这种方法可以防止大部分情况的过拟合。要注意的是,这同时会使得计算速度变慢,并取决于随机森林构建的树数。 机器学习算法之随机森林算法重要的超参数 随机森林中的参数要么用来增强
模型
的预测能力,要么使模型更快。 以下将讨论sklearn...
决策树与
随机森林
——原理篇(二)
答:
具体解释如下:对于决策树,我们希望每个叶子节点分的都是正确的答案,所以在不加限制的情况下,决策树倾向于把每个叶子节点单纯化,那如何最单纯呢?极端情况下,就是每个叶子节点只有一个样本,那这样,这个
模型
在建模集的准确率就非常高了。但是,这又带来了一个问题——过拟合,这会导致该模型在建模...
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...
R语言之决策树和
随机森林
答:
机器集成算法:对于数据集训练多个
模型
,对于分类问题,可以采用投票的方法,选择票数最多的类别作为最终的类别,而对于回归问题,可以采用取均值的方法,取得的均值作为最终的结果。主要的集成算法有bagging和adaboost算法。
随机森林
:随机森林就是利用机器集成多个决策树,主要有两个参数,一个是决策树的个数,一个是每棵树的...
特征筛选(
随机森林
)
答:
随机森林能够度量每个特征的重要性,我们可以依据这个重要性指标进而选择最重要的特征。sklearn中已经实现了用随机森林评估特征重要性,在训练好
随机森林模型
后,直接调用feature_importan ces 属性就能得到每个特征的重要性。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...
12-分类算法-决策树、
随机森林
答:
集成学习通过建立几个
模型
组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是 生成多个分类器/模型 ,各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测,因此优于任何一个单分类的做出预测。
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。随机森林建立多个决策树的...
随机森林模型
的状态变量是什么
答:
随机森林模型
的状态变量是完整描述系统运动的一组变量。建立多个决策树并将他们融合起来得到一个更加准确和稳定的模型,是bagging思想和随机选择特征的结合。随机森林构造了多个决策树,当需要对某个样本进行预测时,统计森林中的每棵树对该样本的预测结果,然后通过投票法从这些预测结果中选出最后的结果。
如何用python实现
随机森林
分类
答:
这里也给出一篇老外写的文章:调整你的
随机森林模型
参数http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/06/tuning-random-forest-model/ 这里我使用了scikit-learn自带的iris数据来进行随机森林的预测:[python] view plain copy from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble import ...
随机森林
中oob以及oob的作用?
答:
同理,对于(x1,y1)、(x2,y2)等也存在同样的计算,最终计算评判错误的样本占比,就是oob-error.所以oob可以用来衡量
模型
的好坏。同时,也可以引出
随机森林
输出特征重要性的原理,如果特征i对于模型是有利的,那么第i维特征置换成随机值,将会降低模型的性能,也就是会使oob-error变大。
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