目录 1.基本知识点介绍 2.各个算法原理 2.1 随机森林 -- RandomForest 2.2 XGBoost算法 2.3 GBDT算法(Gradient Boosting Decision Tree) 2.4 LightGBM提升学习模型 1.基本知识点介绍 RandomForest.XGBoost.GBDT和LightGBM都属于集成学习. 集成学习通过构建并结合多个分类器来完成学习任务,也称为多分类系统,集成学习的目的是通过结合多个机器学习分类器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和…

随机森林(RF, RandomForest)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.通过自助法(boot-strap)重采样技术,不断生成训练样本和测试样本,由训练样本生成多个分类树组成的随机森林,测试数据的分类结果按分类树投票多少形成的分数而定. 随机森林以随机的方式建立一个森林,森林里有很多决策树,且每棵树之间无关联,当有一个新样本进入后,让森林中每棵决策树分别各自独立判断,看这个样本应该属于哪一类(对于分类算法).然后看哪一类被选择最多,就选择预测此样本为那…

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…

bagging 随机森林顾名思义,是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,随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的.在得到森林之后,当有一个新的输 入样本进入的时候,就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断,看看这个样本应该属于哪一类(对于分类算法),然后看看哪一类被选择最多,就预测这个样本 为那一类. 在建立每一棵决策树的过程中,有两点需要注意 - 采样与完全分裂.首先是两个随机采样的过程,random forest对输入的数据要进行行.列的采样.对于行采样,采用有放回的方式,也…

一:Bagging与随机森林 与Boosting族算法不同的是,Bagging和随机森林的个体学习器之间不存在强的依赖关系,可同时生成并行化的方法. Bagging算法 bagging的算法过程如下: 1:从原始样本集中使用Bootstraping自助采样的方法随机抽取n个训练样本,共进行k轮抽取,得到k个训练集.(k个训练集之间相互独立,元素可以有重复)2:对于k个训练集,我们训练k个模型(这k个模型可以根据具体问题而定,比如决策树,knn等)3:对于分类问题:由k个模型的预测结果投票表决产生…

讲授集成学习的概念,Bootstrap抽样,Bagging算法,随机森林的原理,训练算法,包外误差,计算变量的重要性,实际应用 大纲: 集成学习简介 Boostrap抽样 Bagging算法 随机森林的基本原理 训练算法 包外误差 计算变量的重要性 实验环节 实际应用 随机森林是一种集成学习的算法,构建在bootstrap采样基础之上的,bagging算法基于boostrap采样,与之对应的是boosting算法.随机森林是多颗决策树的集成,由于采用了bootstrip采样,在训练时有一部分样本…

使用了RamdomedSearchCV迭代100次,从参数组里面选择出当前最佳的参数组合 在RamdomedSearchCV的基础上,使用GridSearchCV在上面最佳参数的周围选择一些合适的参数组合,进行参数的微调 1.  RandomedSearchCV(estimator=rf, param_distributions=param_random, cv=3, verbose=2,random_state=42, n_iter=100) # 随机选择参数组合 参数说明:estimator…

在这个案例中: 1. datetime.datetime.strptime(data, '%Y-%m-%d') # 由字符串格式转换为日期格式 2. pd.get_dummies(features)  # 将数据中的文字标签转换为one-hot编码形式,增加了特征的列数 3. rf.feature_importances 探究了随机森林样本特征的重要性,对其进行排序后条形图 4.fig.autofmt_xdate(rotation=60)  # 对图中的X轴标签进行60的翻转 代码: 第一步:数…

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   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…

   集成学习方式总共有3种:bagging-(RF).boosting-(GBDT/Adaboost/XGBOOST).stacking      下面将对Bagging 进行介绍:(如下图所示)      用Bagging的方法抽取训练集时,大约有1/3 的数据没有被抽到.            从训练集进行一系列的子抽样,得到子训练集,训练成基模型,测试集被用来在整个基模型上进行预测,得到的综合预测结果.(看上面右边的图增加理解)        bagging 怎么避免过拟合,其是通过多个…