原文::Multi-Forest:A chameleon in tracking,CVPR2014  下的蛋...原文 使用随机森林的优势,在于可以使用GPU把每棵树分到一个流处理器里运行,容易并行化实现. OpenCV中的使用:OpenCV:使用 随机森林与GBDT 随机森林的优点:http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2011/12/13/2286212.html 在数据集上表现良好 在当前的很多数据集上,相对其他算法有着很大的优势 它能够处理很高…

 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…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 前面机器学习方法(四)决策树讲了经典的决策树算法,我们讲到决策树算法很容易过拟合,因为它是通过最佳策略来进行属性分裂的,这样往往容易在train data上效果好,但是在test data上效果不好.随机森林random forest算法,本质上是一种ensemble的方法,可以有效的降低过拟合,本文将具体讲解. Background…

随机森林是一个最近比较火的算法 它有很多的优点: 在数据集上表现良好 在当前的很多数据集上,相对其他算法有着很大的优势 它能够处理很高维度(feature很多)的数据,并且不用做特征选择 在训练完后,它能够给出哪些feature比较重要 在创建随机森林的时候,对generlization error使用的是无偏估计 训练速度快 在训练过程中,能够检测到feature间的互相影响 容易做成并行化方法 实现比较简单 随机森林思想 用随机的方式建立一个森林,森林里面有很多的决策树组成,随机森林的每一棵…

引言想通过随机森林来获取数据的主要特征 1.理论根据个体学习器的生成方式,目前的集成学习方法大致可分为两大类,即个体学习器之间存在强依赖关系,必须串行生成的序列化方法,以及个体学习器间不存在强依赖关系,可同时生成的并行化方法: 前者的代表是Boosting,后者的代表是Bagging和“随机森林”(Random Forest) 随机森林在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择(即引入随机特征选择). 简单来说,随机森林就是对决策树的集成,但…

1.什么是随机采样? Bagging可以简单的理解为:放回抽样,多数表决(分类)或简单平均(回归): Bagging的弱学习器之间没有boosting那样的联系,不存在强依赖关系,基学习器之间属于并列生成.它的特点在“随机采样”. 随机采样(bootsrap)就是从我们的训练集里面采集固定个数的样本,但是每采集一个样本后,都将样本放回.也就是说,之前采集到的样本在放回后有可能继续被采集到.对于我们的Bagging算法,一般会随机采集和训练集样本数m一样个数的样本.这样得到的采样集和训练集样本的个…

前言 随机森林非常像<机器学习实践>里面提到过的那个AdaBoost算法,但区别在于它没有迭代,还有就是森林里的树长度不限制. 因为它是没有迭代过程的,不像AdaBoost那样需要迭代,不断更新每个样本以及子分类器的权重.因此模型相对简单点,不容易出现过拟合. 下面先来讲讲它的具体框架流程. 框架流程 随机森林可以理解为Cart树森林,它是由多个Cart树分类器构成的集成学习模式.其中每个Cart树可以理解为一个议员,它从样本集里面随机有放回的抽取一部分进行训练,这样,多个树分类器就构成了一个…

在得出random forest 模型后,评估参数重要性 importance() 示例如下 特征重要性评价标准 %IncMSE 是 increase in MSE.就是对每一个变量 比如 X1 随机赋值, 如果 X1重要的话, 预测的误差会增大,所以 误差的增加就等同于准确性的减少,所以MeanDecreaseAccuracy 是一个概念的. IncNodePurity 也是一样, 如果是回归的话, node purity 其实就是 RSS(残差平方和residual sum of squar…

决策树介绍:http://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/6126137.html 一些boosting的算法:http://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/6134329.html…

前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时, 单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与决策树相关的算法比较多,这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上)棵树,这样可以大 大的减少单决策树带来的毛病,有点类似于三个臭皮匠等于一个诸葛亮的做法,虽然这几…

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,…

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com.也可以加我的微博: @leftnoteasy 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝…

前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 美国金融银行业的大数据算法:随机森林模型+综合模型 模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与决策树相关的算法比较多,这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上)棵树,这样可以大大的减少单决策树带来的毛病,有…

http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2011/12/13/2286212.html中一些内容 基础内容: 这里只是准备简单谈谈基础的内容,主要参考一下别人的文章,对于随机森林与GBDT,有两个地方比较重要,首先是information gain,其次是决策树.这里特别推荐Andrew Moore大牛的Decision Trees Tutorial,与Information Gain Tutorial.Moore的Data Mining Tutoria…

机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时, 单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有…

前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与决策树相关的算法比较多,这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上)棵树,这样可以大大的减少单决策树带来的毛病,有点类似于三个臭皮匠等于一个诸葛亮的做法,虽然这几百棵…

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 模型组合(…

1. 随机森林 Random Forest(随机森林)是Bagging的扩展变体,它在以决策树 为基学习器构建Bagging集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择,因此可以概括RF包括四个部分: 1,随机选择样本(放回抽样): 2,随机选择特征: 3,构建决策树: 4,随机森林投票(平均).  随机森林优缺点: 优点: 1.在数据集上表现良好,相对于其他算法有较大优势(训练速度,预测准确度): 2. 能够处理很高维的数据,并不用特征选择,而且训练完后,给出特征的重要性: 3.…

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com.也可以加我的微博: @leftnoteasy 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时, 单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪…

随机森林random forest的pro和con是什么?优势是accuracy高,但缺点是速度会降低,并且解释性interpretability会差很多,也会有overfitting的现象. 为什么要最大化information gain?从root到leaf,使得各class distribution的Entropy不断减低.如果相反的话,就会增加预测的不确定性. 熵entrophy的意义是什么?首先信息量的大小和可能情况的对数函数取值有关系.变量的不确定情况越大,熵越大. 如何避免在随机森…

1. 决策树 一般的,一棵决策树包含一个根结点.若干内部结点和若干叶子结点,叶子节点对应决策结果,其他每个结点对应一个属性测试,每个结点包含的样本集合根据属性测试结果被划分到子结点中,而根结点包含样本全集,从根结点到每个叶子结点的路径对应了一个判定测试序列.其基本流程如下所示: 输入:训练集D={(x1,y1), (x2, y2), ......, (xm, ym)} 属性集A={a1, a2, ......, ad} 过程:函数TreeGenerate(D, A),传入参数为训练集D与属性集A…

第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述 概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法 再学习(boosting): 是基于…

目录 Bagging算法和随机森林 一.Bagging算法和随机森林学习目标 二.Bagging算法原理回顾 三.Bagging算法流程 3.1 输入 3.2 输出 3.3 流程 四.随机森林详解 4.1 随机森林和Bagging算法区别 五.随机森林拓展 5.1 Extra Trees 5.2 Totally Random Trees Embedding 5.3 Isolation Forest 六.随机森林流程 6.1 输入 6.2 输出 6.3 流程 七.随机森林优缺点 7.1 优点 7.…

文章转自公众号[机器学习炼丹术],关注回复"炼丹"即可获得海量免费学习资料哦! 目录 1 随机森林 2 bagging 3 神秘的63.2% 4 随机森林 vs bagging 5 投票策略 6 随机森林的特点 6.1 优点 6.2 bias 与 variance 6.3 随机森林降低偏差证明 为什么现在还要学习随机森林? 随机森林中仍有两个未解之谜(对我来说).随机森林采用的bagging思想中怎么得到的62.3% 以及 随机森林和bagging的方法是否有区别. 随机森林(Rand…

Bagging与随机森林算法原理总结 在集成学习原理小结中,我们学习到了两个流派,一个是Boosting,它的特点是各个弱学习器之间存在依赖和关系,另一个是Bagging,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合,本文就对集成学习中的Bagging和随机森林做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和GBDT相较衡的算法,尤其是它可以很方便地进行并行训练,在现在的大数据大样本下很有诱惑力. 1.Bagging的原理 在集成学习原理总结的Bagging原理这一块,我们画了这么一张流程图 从…

集成学习(Ensemble Learning) 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器.弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(errorrate < 0.5): 集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性(Diversity).而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升 常见的集成学习思想有: Bagging Boosting Stacking Why need Ensemble Learning? 1. 弱分…

1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性.最初,我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的.最近几年的国内外大赛,包括2013年百度校园电影推荐系统大赛.2014年阿里巴巴天池大数据竞赛以及Kaggle数据科学竞赛,参赛者对随机森林的使用占有相当高的比例.此外,据我的个人了解来看,一大部…

周五的组会如约而至,讨论了一个比较感兴趣的话题,就是使用SVM和随机森林来训练图像,这样的目的就是 在图像特征之间建立内在的联系,这个model的训练,着实需要好好的研究一下,下面是我们需要准备的入门资料: [关于决策树的基础知识参考:http://blog.csdn.net/holybin/article/details/22914417] 在机器学习中,随机森林由许多的决策树组成,因为这些决策树的形成采用了随机的方法,所以叫做随机森林.随机森林中的决策树之间是没有关联的,当测试数据进入随机森…

阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 回到顶部 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性.最初,我是…