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随机森林模型详解
理论:
随机森林
-枝剪问题
答:
随机森林
:定义:它是一种
模型
组合(常见的Boosting,Bagging等,衍生的有gbdt),这些算法最终的结果是生成N(可能会有 几百棵 以上)棵树, 组合判断最终结果 。如何组合判断?1.通常我们会规定随机森林里面的每棵树的选参个数,常见的有log,sqrt等等,这样的选取是随机选则的,这样有一个好处,让...
随机森林
和逻辑回归的区别
答:
定义不同,
模型
类型不同。1、定义不同:
随机森林
是用于分类和回归的监督式集成学习模型;逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。2、模型类型不同:逻辑回归是一种二分类模型;而随机森林是一种多分类模型。
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
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
只能做二分类吗
答:
随机森林
当然不是只能做二分类了,还支持多分类以及回归。随机森林是以决策树作为基础
模型
的集成算法。随机森林是机器学习模型中用于分类和回归的最成功的模型之一。通过组合大量的决策树来降低过拟合的风险。与决策树一样,随机森林处理分类特征,扩展到多类分类设置,不需要特征缩放,并且能够捕获非线性和...
extratreeclassifier和randomforestclassifier的区别
答:
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,从而实现对决策树进行分叉的。randomforest的随机包含的意思是:样本随机/特征随机 /参数随机 /
模型随机
(ID3 ,C4.5)extratree随机包含的意思是:特征随机 /参数随机 /模型随机(ID3 ,C4.5) /分裂随机 ...
白话梳理树
模型
——从决策树到lightGBM
答:
树
模型
解释性较好,我们常常可以通过树模型来进行特征选择,留下重要特征。不同树模型特征重要性评估方法略有区别。决策树 、
随机森林
和 GBDT 的特征重要性评估方法相同都是根据不纯度减小(也即gini系数)来进行度量:xgboost 的特征重要性评估方法更为多样,如下:lightGBM 的特征评估方式如下:参考: ...
粒子群算法如何优化
随机森林
答:
1、首先对超参数nestimators、maxdepth
随机
初始化一群粒子,计算相应的适应度值。2、通过不断更新粒子的速度和位置来达到最佳的适应度值。3、得到最佳RF
模型
的超参数n_estimators、max_depth,提高RF模型的收敛速度及预测性能。
特征值的重要程度筛选用灰色关联分析和
随机森林
选哪个更好?_百度知 ...
答:
优点:不需要大量数据。对数据的分布和完整性要求不高。相对直观简单,易于理解和实施。局限性:分析结果可能受主观因素影响较大。在特征间关系复杂,或特征维度非常高的情况下,效果可能不如基于机器学习的方法。
随机森林
随机森林是一个基于树
模型
的集成学习算法,它通过构建多个决策树来进行分类或回归分析...
基于标记数据学习降低误报率的算法优化
答:
下图显示了特征值在模型中的重要性:和我们的预期也是一致的,访问源IP(srcIP)和告警发生的时间(timeofday)是区分出误报告警效果最好的特征值。另外,由于
随机森林模型
以及大部分机器学习模型都不支持分类变量(categoricalvariable)的学习,所以我们把srcIP和destIP这两个特征值做了二值化处理。简要代码...
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