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随机森林模型的状态变量是什么
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第1个回答 2023-01-03
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。
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随机森林
参数说明
答:
1、随机森林应用的是Bagging
模型
,而ET是使用所有的训练样本得到每棵决策树,也就是每棵决策树应用的是相同的全部训练样本;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。训练随机森林时,建议使用cross_validated(交叉验证),把数据n等份,...
简述数据挖掘中
随机森林
算法的原理、优缺点?
答:
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度和泛化性能。 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...
宏观经济学上,
状态变量
和控制变量怎样理解?
答:
状态变量是用来描述某一状态范围内所给定的变量,可以看成是外生变量
,在状态不变的情况下,状态变量的值也就是一定的。控制变量是在作模型分析时提到的概念。当一个模型中存在多个变量,要分析每个变量对最后结果的影响,通常是假定其他变量不变,只有一个变量变动时对最后结果的影响,这个变量就是控制...
2020-01-15
随机森林
-原理及如何用R绘图
答:
构建随机森林 决策树的数量 默认是创建500棵决策树,此时的OOB(out of bag)值可以用于评价
随机森林的模型
如何。我们可以看看此时从第1棵树到第500棵决策树时,OOB的变化趋势:可以看出,大概从150以后的OOB的值趋于稳定了,默认的500是非常稳健的数值了。我们可以改变不同的子集数目以确认最佳子集数目...
运筹学
状态变量是什么
意思
答:
运筹学
状态变量是
描述过程
状态的
变量称为状态变量。状态是表示每个阶段开始所处的自然状况或客观条件。通常一个阶段有若干个状态,描述影响决策的因素随决策进程的变化情况。
随机森林
答:
森林中任何两棵树之间的相关性。增加相关性会增加森林错误率。 森林中每棵树的力量(具有低错误率的树是强分类器)。增加单棵数据的强度(分类更精确)会降低森林错误率。
随机森林的
弱分类器使用的是CART树,CART决策树又称为分类回归树。当数据集的因
变量
为连续型数值时,该树算法就是一个回归树,可以用叶节点观...
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