一:sklearn中决策树的参数: 1,criterion: ”gini” or “entropy”(default=”gini”)是计算属性的gini(基尼不纯度)还是entropy(信息增益),来选择最合适的节点. 2,splitter: ”best” or “random”(default=”best”)随机选择属性还是选择不纯度最大的属性,建议用默认. 3,max_features: 选择最适属性时划分的特征不能超过此值. 当为整数时,即最大特征数:当为小数时,训练集特征数*小数: if…

#调整随机森林的参数(调整n_estimators随机森林中树的数量默认10个树,精度递增显著) from sklearn import datasets X, y = datasets.make_classification(n_samples=10000,n_features=20,n_informative=15,flip_y=.5, weights=[.2, .8]) import numpy as np training = np.random.choice([True, False]…

#调整随机森林的参数(调整max_features,结果未见明显差异) from sklearn import datasets X, y = datasets.make_classification(n_samples=10000,n_features=20,n_informative=15,flip_y=.5, weights=[.2, .8]) import numpy as np training = np.random.choice([True, False], p=[.8, .2],…

使用像Scikit-Learn这样的库,现在很容易在Python中实现数百种机器学习算法.这很容易,我们通常不需要任何关于模型如何工作的潜在知识来使用它.虽然不需要了解所有细节,但了解机器学习模型是如何工作的仍然有用.这使我们可以在模型表现不佳时进行诊断,或者解释模型如何做出决策,如果我们想让别人相信我们的模型,这是至关重要的. 在本文中,我们将介绍如何在Python中构建和使用Random Forest.除了查看代码之外,我们还将尝试了解此模型的工作原理.因为由许多决策树组成的随机森林,我们首…

阅读了Python的sklearn包中随机森林的代码实现,做了一些笔记. sklearn中的随机森林是基于RandomForestClassifier类实现的,它的原型是 class RandomForestClassifier(ForestClassifier) 继承了一个抽象类ForestClassifier,也就是分类树 RandomForestClassifier有若干个参数,下面我们一个个来看: n_estimators 随机森林中树的个数 默认为10 criterion 每一次分裂的…

完整代码: https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列: Titanic系列之原始数据分析和数据处理 Titanic系列之数据变换 Titanic系列之派生属性&维归约 之前的三篇博文已经进行了一次还算完整的特征工程,分析字符串类型的变量获取新变量,对数值变量进行规范化,获取派生属性并进行维规约.现在我们已经有了一个特征集,可以进行训练模型了. 由于这是一个分类问题,可以使用L1 SVM 随机森林等分类算法,随机森林是一个非常简单而…

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Toby,项目合作QQ:231469242 随机森林就是由多个决策树组合而成的投票机制. 理解随机森林,要先了解决策树 随机森林是一个集成机器学习算法…

随机森林算法的理论知识 随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法.随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”. 一,随机森林的随机性体现在哪几个方面? 1,数据集的随机选取 从原始的数据集中采取有放回的抽样(bagging),构造子数据集,子数据集的数据量是和原始数据集相同的.不同子数据集的元素可以重复,同一个子数据集中的元素也可以重复. 2,待选特征的随机选取 与数据集的随机选…

          大白话5分钟带你走进人工智能-第二十九节集成学习之随机森林随机方式 ,out  of  bag  data及代码(2) 上一节中我们讲解了随机森林的基本概念,本节的话我们讲解随机森林的随机方式,以及一些代码. 目录 1-随机森林随机方式 2-out  of   baf data 3-代码 1-随机森林随机方式 我们先来回顾下随机森林中都有哪些随机?     第一:用Bagging生成用来训练小树的样本时,进行有放回的随机抽样.                 第二:抽样数据之…

本文是对100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林的补充 前文对随机森林的概念.工作原理.使用方法做了简单介绍,并提供了分类和回归的实例. 本期我们重点讲一下: 1.集成学习.Bagging和随机森林概念及相互关系 2.随机森林参数解释及设置建议 3.随机森林模型调参实战 4.随机森林模型优缺点总结 集成学习.Bagging和随机森林 集成学习 集成学习并不是一个单独的机器学习算法,它通过将多个基学习器(弱学习器)进行结合,最终获得一个强学习器.这里的弱学习器应该具有一定的准确性,并且要有…