Roadmap Random Forest Algorithm Out-Of-Bag Estimate Feature Selection Random Forest in Action Summary…

Roadmap Random Forest Algorithm Out-Of-Bag Estimate Feature Selection Random Forest in Action Summary…

一.简介 RF = Bagging + Decision Tree 随机:数据采样随机,特征选择随机 森林:多个决策树并行放在一起 几个误区: 不是每棵树随机选择特征,而是每一个结点都随机选择固定数目的特征 采样.样本数量为N,采样数量也为N,但是采取的是有放回的采样(bootstrap). 组合算法.训练结束之后,对新数据进行预测的时候,会让新数据在所有得到的M个决策树上进行预测,最后对结果进行平均或者进行投票.最早的算法是投票:每个树对每一类投票,sklearn的算法是对各个树进行了平均取结…

总体来说,林对于random forest的讲解主要是算法概况上的:某种程度上说,更注重insights. 林分别列举了Bagging和Decision Tree的各自特点: Random Forest就是这二者的结合体. 1)便于并行化 2)保留了C&RT的优势 3)通过bagging的方法削弱了fully-grown tree的缺点 这里提到一个insights:如果各个分类器的diversity越大,aggregation之后的效果可能就越好. 因此,Random Forest不仅样本是b…

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…

Random Forest是加州大学伯克利分校的Breiman Leo和Adele Cutler于2001年发表的论文中提到的新的机器学习算法,可以用来做分类,聚类,回归,和生存分析,这里只简单介绍该算法在分类上的应用. Random Forest(随机森林)算法是通过训练多个决策树,生成模型,然后综合利用多个决策树进行分类. 随机森林算法只需要两个参数:构建的决策树的个数t,在决策树的每个节点进行分裂时需要考虑的输入特征的个数m. 1. 单棵决策树的构建: (1)令N为训练样例的个数,则单棵决…

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…

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…

一.Table for Content 在之前的文章中我们介绍了Decision Trees Agorithms,然而这个学习算法有一个很大的弊端,就是很容易出现Overfitting,为了解决此问题人们找到了一种方法,就是对Decision Trees 进行 Pruning(剪枝)操作. 为了提高Decision Tree Agorithm的正确率和避免overfitting,人们又尝试了对它进行集成,即使用多棵树决策,然后对于分类问题投票得出最终结果,而对于回归问题则计算平均结果.下面是几条…

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…