【Python数据挖掘】决策树、随机森林、Bootsing、

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Python数据挖掘之随机森林

主要是使用随机森林将four列缺失的数据补齐. # fit到RandomForestRegressor之中,n_estimators代表随机森林中的决策树数量 #n_jobs这个参数告诉引擎有多少处理器是它可以使用. “-1”意味着没有限制,而“1”值意味着它只能使用一个处理器.import pandas as pd #数据分析,引入pandas包,用以数据分析 import pandas as pd #数据分析,引入pandas包,用以数据分析 from sklearn.ensemble im…

机器学习之路：python 集成分类器随机森林分类RandomForestClassifier 梯度提升决策树分类GradientBoostingClassifier 预测泰坦尼克号幸存者

python3 学习使用随机森林分类器梯度提升决策树分类的api,并将他们和单一决策树预测结果做出对比附上我的git,欢迎大家来参考我其他分类器的代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction import DictVectoriz…

Python 实现的随机森林

随机森林是一个高度灵活的机器学习方法,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. 随机森林是一个可做能够回归和分类. 它具备处理大数据的特性,而且它有助于估计或变量是非常重要的基础数据建模. 这是一篇关于使用Python来实现随机森林文章. 什么是随机森林? 随机森林是几乎任何预测问题 (甚至非直线部分) 的固有选择 . 它是一个相对较新的机器学习的策略 (…

决策树&随机森林

参考链接: https://www.bilibili.com/video/av26086646/?p=8 <统计学习方法> 一.决策树算法: 1.训练阶段(决策树学习),也就是说:怎么样构造出来这棵树? 2.剪枝阶段. 问题1:构造决策树,谁当根节点?例:相亲时为啥选年龄作为根节点? H(X)为事件发生的不确定性. 事件X,Y相互独立,概率P(X),P(Y).认为:P(几率越大)->H(X)越小,如今天正常上课.P(几率越小)->H(X)越大,如今天翻车了. 熵是表示随机变量不确定…

Python机器学习笔记——随机森林算法

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…

AI学习---分类算法[K-近邻 + 朴素贝叶斯 + 决策树 + 随机森林 ]

分类算法:对目标值进行分类的算法 1.sklearn转换器(特征工程)和预估器(机器学习) 2.KNN算法(根据邻居确定类别 + 欧氏距离 + k的确定),时间复杂度高,适合小数据 3.模型选择与调优 4.朴素贝叶斯算法(假定特征互独立 + 贝叶斯公式(概率计算) + 拉普拉斯平滑系数),假定独立,对缺失数据不敏感,用于文本分类 5.决策树(找到最高效的决策顺序--信息增益(关键特征=信息熵-条件熵) + 可以可视化) 6.随机森林(bootstarp(又放回…

bootstrap && bagging && 决策树 && 随机森林

看了一篇介绍这几个概念的文章,整理一点点笔记在这里,原文链接: https://machinelearningmastery.com/bagging-and-random-forest-ensemble-algorithms-for-machine-learning/ 1.Bootstrap Method The bootstrap is a powerful statistical method for estimating a quantity from a data sample. Thi…