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随机森林预测的缺点
机器学习中常见的算法的优
缺点
之决策树
答:
第三就是比较适合处理有缺失属性的样本。第四就是能够处理不相关的特征。第五就是测试数据集时,运行速度比较快。第六就是在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。那么决策树
的缺点
是什么呢?总结下来有三点,第一就是决策树容易发生过拟合,但是
随机森林
可以很大程度上减少过拟合。...
随机森林
通俗理解
答:
这是一种集成学习的思想。森林里新来了一只动物,森林举办森林大会,判断这到底是什么动物,每棵树都必须发表意见,票数最多的结果将是最终的结果。
随机森林
是现在比较流行的一个算法。对于回归和分类问题有很好的效果。大家有可能有过这样的经历,辛辛苦苦搭好神经网络,最后
预测的
准确率还不如随机森林...
模型融合方法总结
答:
5、多棵决策树同时进行
预测
,对结果进行投票或平均得到最终的分类结果。 多次随机选择的过程,使得
随机森林
不容易过拟合且有很好的抗干扰能力。优化方式上 > 在机器学习中,我们训练一个模型通常是将定义的Loss最小化的过程。但是单单的最小化loss并不能保证模型在解决一般化的问题时能够最优,甚至不能保证模型可用。
请比较k近邻,决策树和朴素贝叶斯这三种分类算法之间的异同点
答:
一个
缺点
是,不支持在线学习,所以当有新样本时,你将不得不重建决策树。另一个缺点是,容易过拟合,但这也正是诸如
随机森林
(或提高树)之类的集成方法的切入点。另外,随机森林往往是很多分类问题的赢家(我相信通常略优于支持向量机),它们快速并且可扩展,同时你不须担心要像支持向量机那样调一堆...
机器学习小白提问
随机森林
做分类
预测
时,为什么精度这么高,高的一看就...
答:
随机森林
指的是利用多棵树对样本进行训练并
预测的
一种分类器。
简述数据挖掘中
随机森林
算法的原理,优点和主要参数
答:
随机森林算法是基于决策树的集成学习算法,其核心思想是将多个决策树集合起来,以求取最优解。
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。...
数据挖掘常用算法
有哪些
?
答:
并深入理解它。6、SVM支持向量机 高准确率,为避免过拟合提供了很好的理论保证,而且就算数据在原特征空间线性不可分,只要给个合适的核函数,它就能运行得很好。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大,难以解释,运行和调参也有些烦人,而
随机森林
却刚好避开了这些
缺点
,比较实用。
随机森林
算法是什么?
答:
随机森林
指的是利用多棵树对样本进行训练并
预测的
一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出,并被注册成了商标。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 "...
简述数据挖掘中
随机森林
算法的原理,优点和主要参数
答:
该分类器最早由LeoBreiman和AdeleCutler提出,并被注册成了商标。它的工作原理主要是生成多个分类器或者模型,各自独立地学习和作出
预测
。
随机森林
是由多棵决策树构成的。对于每棵树,他们使用的训练集是采用放回的方式从总的训练集中采样出来的。
RandomForest
随机森林
算法
答:
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,
随机森林
对袋外样本的
预测
错误率被称为袋外误差(Out-Of-Bag Error,OOB)。计算方式如下所示: (1)对于每个样本,计算把该样本作为袋外样本的分类情况; (2)以投票的方式确定该样本的分类结果; (3)将误分类样本个数占总数的...
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