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随机森林用来解决什么问题
决策树与
随机森林
答:
决策树模型呈树形结构,在分类
问题
中,表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,其主要优点是模型具有可读性,分类速度快。决策树学习通常包括三个步骤:特征选择,决策树的生成和决策树的修剪。而
随机森林
则是由多个决策树...
RandomForest
随机森林
算法
答:
随机森林
中随机是核心,通过随机的选择样本、特征,降低了决策树之间的相关性。随机森林中的随机主要有两层意思,一是随机在原始训练数据中有放回的选取等量的数据作为训练样本,二是在建立决策树时,随机的选特征中选取一部分特征建立决策树。这两种随机使得各个决策树之间的相关性小,进一步提高模型的准确性。 随机森林未...
机器学习中的数据预处理有
哪些
常见/重要的工具
答:
0,1);五、数据归约 数据归约通常用维归约、数值归约方法实现。维归约指通过减少属性的方式压缩数据量,通过移除不相关的属性,可以提高模型效率。常见的维归约方法有:分类树、
随机森林
通过对分类效果的影响大小筛选属性;小波变换、主成分分析通过把原数据变换或投影到较小的空间来降低维数。
求问
随机森林
算法的简单实现过程?
答:
随机森林
(Random forest)指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。在机器学习中有一个地位很重要的包scikit-learn可实现随机森林算法。原理:(随机森林的分类预测和回归预测sklearn.ensemble.RandomForestRegressor方法)(1)给定训练集S,...
随机森林
答:
简而言之:
随机森林
建立了多个决策树,并将它们合并在一起以获得更准确和稳定的预测。随机森林的一大优势在于它既可
用于
分类,也可用于回归
问题
,这两类问题恰好构成了当前的大多数机器学习系统所需要面对的。 除了少数例外,随机森林分类器使用所有的决策树分类器以及bagging 分类器的超参数来控制整体结构。 与其先构建bagg...
为
什么
要进行知识建模,知识建模的方法是什么?
答:
四、
随机森林
:集成思想,涉及到决策树和集成学习,将若干个弱分类器的分类结果进行投票选择,从而组成一个强分类器。随机森林的既可以
用于
回归也可以用于分类任务,并且很容易查看模型的输入特征的相对重要性。随机森林算法被认为是一种非常方便且易于使用的算法,因为它是默认的超参数通常会产生一个很好的...
机器学习一般常用的算法有
哪些
?
答:
而决策树的叶节点包含一个
用于
预测的输出变量y。通过遍历该树的分割点,直到到达一个叶节点并输出该节点的类别值就可以作出预测。当然决策树的有点就是决策树学习速度和预测速度都很快。它们还可以
解决
大量
问题
,并且不需要对数据做特别准备。五、朴素贝叶斯 其实朴素贝叶斯是一个简单但是很强大的预测建模...
使用
随机森林
有必要进行特征选择吗
答:
这个并不一定。
随机森林
是
用来
对特征的重要程度来排序选择。选择完成后,你可以根据自己的需要选择分类算法
随机森林
为
什么
不会过度拟合
答:
随机森林
优缺点 优点:1、随机森林可以处理高维数据,并确定变量的重要性,是一个不错的降维方法;2、对数据缺失,随机森林也能较好地保持精确性;3、当存在分类不平衡的情况时,随机森林能够提供平衡数据集误差的有效方法;缺点:1、随机森林算法可以
解决
回归
问题
,但是由于不能输出一个连续型值和作出超越...
机器学习有几种算法?
答:
这种无监督算法
用于解决
聚类
问题
。数据集以这样一种方式列在一个特定数量的集群中:所有数据点都是同质的,并且与其他集群中的数据是异构的。8.
随机森林
利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种分类器被称为随机森林。为了根据其特性来分类一个新对象,每棵决策树都被排序和分类,然后决策树投票给...
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