本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://www.cnblogs.com/senlie/ 决策树---------------------------------------------------------------------1.描述:以树为基础的方法可以用于回归和分类.树的节点将要预测的空间划分为一系列简单域划分预测空间的规则可以被建模为一棵树,所以这种方法也叫决策树方法bagging,随机森林,boosting 是多棵决策树组合起来采用投票方式产生一个预测结果的方法机制

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读): 1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/86263786 2.https://blog.csdn.net/liuy9803/article/details/80598652 3.https://blog.csdn.net/perfect1t/article/details/83684995 4.GBDT算法原理以及实例理解(!!) 5.Adaboost算法原理分析和实例+代码(简明易懂)(!!) 目录 1.

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

[白话解析] 通俗解析集成学习之bagging,boosting & 随机森林 0x00 摘要 本文将尽量使用通俗易懂的方式,尽可能不涉及数学公式,而是从整体的思路上来看,运用感性直觉的思考来解释 集成学习.并且从名著中延伸了具体应用场景来帮助大家深入这个概念. 在机器学习过程中,会遇到很多晦涩的概念,相关数学公式很多,大家理解起来很有困难.遇到类似情况,我们应该多从直觉角度入手思考,用类比或者举例来附会,这样往往会有更好的效果. 我在讲解论述过程中给自己的要求是:在生活中或者名著中找一个例子,

前面介绍了决策树的相关原理和实现,其实集成学习并非是由决策树演变而来,之所以从决策树引申至集成学习是因为常见的一些集成学习算法与决策树有关比如随机森林.GBDT以及GBDT的升华版Xgboost都是以决策树为基础的集成学习方法,故将二者放在一起进行讨论.本节主要介绍关于集成学习的基本原理,后面会介绍一些典型的集成学习算法及应用. 集成学习从字面上就是集成很多分类器进行学习的过程,通过将一系列弱分类器的模型做一些简单的线性组合,最终形成了一个较强的分类器.因此集成学习的一般思路有以下三种: 通过组

一.集成学习算法的问题 可参考:模型集成(Enxemble) 博主:独孤呆博 思路:集成多个算法,让不同的算法对同一组数据进行分析,得到结果,最终投票决定各个算法公认的最好的结果: 弊端:虽然有很多机器学习的算法,但是从投票的角度看,仍然不够多:如果想要有效果更好的投票结果,最好有更多的算法参与:(概率论中称大数定理) 方案:创建更多的子模型,集成更多的子模型的意见: 子模型之间要有差异,不能一致: 二.如何创建具有差异的子模型 1)创建思路.子模型特点 思路:每个子模型只使用样本数据的一部分:

摘要:本部分对决策树几种算法的原理及算法过程进行简要介绍,然后编写程序实现决策树算法,再根据Python自带机器学习包实现决策树算法,最后从决策树引申至集成学习相关内容. 1.决策树 决策树作为一种常见的有监督学习算法,在机器学习领域通常有着不错的表现,决策树在生活中决策去做某件事时,会根据自己的经验考虑到多种因素,那么在程序逻辑中使用if~else的堆叠,决定最终结果的过程其实就算是决策树的一种体现,如下图(举个不太恰当的例子).学术一点来说,决策树就是根据以往发生的事的概率,来评估风险,作出

 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 adaboost(adaptive boost) bootsting is a fairly simple variation on bagging

1.集成学习概述 1.1 集成学习概述 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率,不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂,效率不是很高.目前接触较多的集成学习主要有2种:基于Boosting的和基于Bagging,前者的代表算法有Adaboost.GBDT.XGBOOST.后者的代表算法主要是随机森林. 1.2 集成学习的主要思想 集成学习的主要思想是利用一定的手段学习出多个分类器,而且这多个分类器要求是弱分类器,然后将多个分类器进行组合公共预测.核心思想就是如何训练处多个弱分类器以及如何将这些

1.集成学习概述 1.1 集成学习概述 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率,不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂,效率不是很高.目前接触较多的集成学习主要有2种:基于Boosting的和基于Bagging,前者的代表算法有Adaboost.GBDT.XGBOOST.后者的代表算法主要是随机森林. 1.2 集成学习的主要思想 集成学习的主要思想是利用一定的手段学习出多个分类器,而且这多个分类器要求是弱分类器,然后将多个分类器进行组合公共预测.核心思想就是如何训练处多个弱分类器以及如何将这些

目录 偏倚与方差 Bagging 自助采样 投票 随机森林 参考文献: ''团结就是力量'' 对问题进行建模时, 算法无论如何优化都无法达到我们的要求,又或者精准算法的实现或调优成本太大, 这时,我们就会想,能不能把几个算法或模型结合起来,以'集体'的力量来解决问题? 这就是集成学习产生的原因. 偏倚与方差 在俱体讲解集成学习之前,先介绍一个概念偏倚-方差. 衡量模型的好坏, 最常用的方法就是其准确性, 拿回归举例, 数据真实值是 y, 而我们应用某一模型预测到的值是 \(\hat{y}\).

原文:https://herbertmj.wikispaces.com/stacking%E7%AE%97%E6%B3%95 stacked 产生方法是一种截然不同的组合多个模型的方法,它讲的是组合学习器的概念,但是使用的相对于bagging和boosting较少,它不像bagging和boosting,而是组合不同的模型,具体的过程如下:1.划分训练数据集为两个不相交的集合.2. 在第一个集合上训练多个学习器.3. 在第二个集合上测试这几个学习器4. 把第三步得到的预测结果作为输入,把正确的回

1.集成学习是指对于同一个基础数据集使用不同的机器学习算法进行训练,最后结合不同的算法给出的意见进行决策,这个方法兼顾了许多算法的"意见",比较全面,因此在机器学习领域也使用地非常广泛.生活中其实也普遍存在集成学习的方法,比如买东西找不同的人进行推荐,病情诊断进行多专家会诊等,考虑各方面的意见进行最终的综合的决策,这样得到的结果可能会更加的全面和准确.另外,sklearn中也提供了集成学习的接口voting classifier. sklearn中具体调用集成学习方法的具体代码如下:

摘要:上一节对决策树的基本原理进行了梳理,本节主要根据其原理做一个逻辑的实现,然后调用sklearn的包实现决策树分类. 这里主要是对分类树的决策进行实现,算法采用ID3,即以信息增益作为划分标准进行. 首先计算数据集的信息熵,代码如下: 1 import math 2 import numpy as np 3 4 5 def calcShannonEnt(data): 6 num = len(data) 7 # 保存每个类别的数目 8 labelCounts = {} 9 # 每一个样本 10

前面对GBDT的算法原理进行了描述,通过前文了解到GBDT是以回归树为基分类器的集成学习模型,既可以做分类,也可以做回归,由于GBDT设计很多CART决策树相关内容,就暂不对其算法流程进行实现,本节就根据具体数据,直接利用Python自带的Sklearn工具包对GBDT进行实现. 数据集采用之前决策树中的红酒数据集,之前的数据集我们做了类别的处理(将连续的数据删除了,且小批量数据进行了合并),这里做同样的处理,将其看为一个多分类问题. 首先依旧是读取数据,并对数据进行检查和预处理,这里就不再赘述

上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述,XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项,同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差(事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使用的二阶泰勒展开(详细上面Tips有讲解),但XGBoost在求解决策树和最优值都用到了),同时在求解过程中将两步优化(求解最优决策树和叶子节点最优输出值)合并成为一步.本节主要对XGBoot进行实现并调参. XGBoost框架及参数 XGBoost原生框架与sklearn风格框架 XGBoost有

XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源项目,前文提到XGBoost是GBDT的一种提升和变异形式,其本质上还是一个GBDT,但力争将GBDT的性能发挥到极致,因此这里的X指代的"Extreme"的意思.XGBoost通过在算法和工程上进行了改进,使其在性能和精度上都得到了很大的提升,也成为了Kaggle比赛和工程应用的大热门.XGBoost是大规模并行的BoostingTree的工具,比通常的工具包快10倍以上,是目前最好的开源BoostingTree的工具包,在工业界规模方面,XG

本打算将GBDT和XGBoost放在一起,但由于涉及内容较多,且两个都是比较重要的算法,这里主要先看GBDT算法,XGBoost是GBDT算法的优化和变种,等熟悉GBDT后再去理解XGBoost就会容易的多 GBDT算法原理 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法 前面说到,提升树是每次训练将上一次训练的残差作为本次训练的样本,找出最优的决策树的过程,然后将所有模型进行叠加的过程.同样,GBDT也是一种前向加法算法模型,不同于提升树的是,GBDT每次将残差

adaboost是boosting类集成学习方法中的一种算法,全称是adaptive boost,表示其是一种具有自适应性的算法,这个自适应性体现在何处,下面来详细说明. 1.adaboost算法原理 在boosting算法框架中,新的弱学习器是基于已有的弱学习器的输出结果生成的,已有的弱学习器产生的损失(用损失函数来评估)是固定的,而新的弱学习器的作用就是使得当前模型(包含它自身)损失尽可能减小,达到局部最优. adboost算法关注的是样本的输出(这里有点废话了,每个模型关注的都是样本的输出

整理自: https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 随机森林 1.随机森林 随机森林改变了决策树容易过拟合的问题,这主要是由两个操作所优化的:1.Boostrap从袋内有放回的抽取样本值2.每次随机抽取一定数量的特征(通常为sqr(n)).  分类问题:采用Bagging投票的方式选择类别频次最高的  回归问题:直接取每颗树结果的平均值. 常见参数 误差分析 优点 缺点 1.树最

1.集成学习概述 集成学习算法可以说是现在最火爆的机器学习算法,参加过Kaggle比赛的同学应该都领略过集成算法的强大.集成算法本身不是一个单独的机器学习算法,而是通过将基于其他的机器学习算法构建多个学习器并集成到一起.集成算法可以分为同质集成和异质集成,同质集成是值集成算法中的个体学习器都是同一类型的学习器,比如都是决策树:异质集成是集成算法中的个体学习器由不同类型的学习器组成的.(目前比较流行的集成算法都是同质算法,而且基本都是基于决策树或者神经网络的) 集成算法是由多个弱学习器组成的算法,