one-hot encoding与哑变量的区别 one-hot比哑变量的特征位多一位,即哑变量是精简版的one-hot,即在线性回归中用截距项来表示最后一维,但由于最初很难分辨特征的主次关系,且机器学习中多数情况为非线性回归,所以哑变量不太适用(蒙的,有待考证,回头纠正) one_hot将特征映射到欧式空间,编码后每一个特征都是连续的,可以跟连续特征归一化一样联系起来 树模型不需要one_hot编码,决策树.随机森林,bagging,boost等都不需要 LabelEncoder() 将转换成连

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

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,

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:有一篇<有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向量机?>(作者Bio:SebastianRaschka)中提到,在日常机器学习工作或学习中,当我们遇到有监督学习相关问题时,不妨考虑下先用简单的假设空间(简单模型集合),例如线性模型逻辑回归.若效果不好,也即并没达到你的预期或评判效果基准时,再进行下换其他更复杂模型来实验. ----

随机森林(Random Forest)是一种Bagging(Bootstrap Aggregating)集成算法,在样本随机(样本扰动)的基础上,进一步运用特征随机(属性扰动)的机制,得到比一般的Bagging集成更好的效果. 要理解随机森林,需要理解以下几点: 1.什么是自助采样(Bootstrap Sampling)? 2.什么是Bagging集成? 3.随机森林的基学习器是什么 4.随机森林的“随机”体现在哪里? 5.随机森林如何防止过拟合? 一.自助采样 自助采样是用自助法进行模型评估时

什么是随机森林? 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单元是决策树,而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习(Ensemble Learning)方法.随机森林的名称中有两个关键词,一个是“随机”,一个就是“森林”.“森林”我们很好理解,一棵叫做树,那么成百上千棵就可以叫做森林了,这样的比喻还是很贴切的,其实这也是随机森林的主要思想--集成思想的体现. 随机森林算法的实质是基于决策树的分类器集成算法,其中每一棵树都依赖于一个随机向量,随机森林的所有向量都是独立同分布

tree based ensemble algorithms 主要介绍以下几种ensemble的分类器(tree based algorithms) xgboost lightGBM: 基于决策树算法的分布式梯度提升框架 GBDT(Gradient Boosting Decison Tree) 随机森林 Why is it called random forest 决策树 tree based ensemble algorithms 原始的Boost算法是在算法开始的时候,为每个样本赋上一个权重

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

1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random Forest) 4. 集成学习(Ensemble Learning)Adaboost 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT 6. 集成学习(Ensemble Learning)算法比较 7. 集成学习(Ensemble Learning)Stacking 1. 前言 相信看

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

在上一个博客中,我们构建了随机森林温度预测的基础模型,并且研究了特征重要性. 在这个博客中,我们将从两方面来研究数据对预测结果的影响 第一方面:特征不变,只增加样本的数据 第二方面:增加特征数,增加样本的数据 1.sns.pairplot 画出两个变量的关系图,用于研究变量之间的线性相关性,sns.pattle([color]) 用于设置调色板, 有点像scatter_matrix 2.MSE   round(abs(pred - test_y).mean(), 2)  研究预测值与真实值之差的

LR 与SVM 不同 1.logistic regression适合需要得到一个分类概率的场景,SVM则没有分类概率 2.LR其实同样可以使用kernel,但是LR没有support vector在计算复杂度上会高出很多.如果样本量很大并且需要的是一个复杂模型,那么建议SVM 3. 如果样本比较少,模型又比较复杂.那么建议svm,它有一套比较好的解构风险最小化理论的保障,比如large margin和soft margin 相同 1. 由于hinge loss和entropy loss很接近,因

概念梳理 GBDT的别称 GBDT(Gradient Boost Decision Tree),梯度提升决策树.     GBDT这个算法还有一些其他的名字,比如说MART(Multiple Additive Regression Tree),GBRT(Gradient Boost Regression Tree),Tree Net等,其实它们都是一个东西(参考自wikipedia – Gradient Boosting),发明者是Friedman. 研究GBDT一定要看看Friedman的pa

一.决策树(类型.节点特征选择的算法原理.优缺点.随机森林算法产生的背景) 1.分类树和回归树 由目标变量是离散的还是连续的来决定的:目标变量是离散的,选择分类树:反之(目标变量是连续的,但自变量可以是分类的或数值的),选择回归树: 树的类型不同,节点分裂的算法和预测的算法也不一样: 分类树会使用基于信息熵或者gini指数的算法来划分节点,然后用每个节点的类别情况投票决定预测样本的分类:回归树会使用最大均方误差来划分节点,然后用每个节点中样本的均值作为测试样本的预测值: 2.决策树的算法:ID3

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

RandomForest算法(有监督学习),可以根据输入数据,选择最佳特征组合,减少特征冗余:原理:由于随机决策树生成过程采用的Boostrap,所以在一棵树的生成过程并不会使用所有的样本,未使用的样本就叫(Out_of_bag)袋外样本,通过袋外样本,可以评估这个树的准确度,其他子树叶按这个原理评估,最后可以取平均值,即是随机森林算法的性能:特征选择原理:因为袋外样本的存在,因此不需要进行十字交叉测试(节省时间),通过依次对每个特征赋予一个随机数,观察算法性能的变化,倘若变化大,则说明该特征重

此前用自己实现的随机森林算法,应用在titanic生还者预测的数据集上.事实上,有很多开源的算法包供我们使用.无论是本地的机器学习算法包sklearn 还是分布式的spark mllib,都是非常不错的选择. Spark是目前比较流行的分布式计算解决方案,同时支持集群模式和本地单机模式.由于其通过scala语言开发,原生支持scala,同时由于python在科学计算等领域的广泛应用,Spark也提供了python的接口. Spark的常用操作详见官方文档: http://spark.apache

Bagging算法:  凡解:给定M个数据集,有放回的随机抽取M个数据,假设如此抽取3组,3组数据一定是有重复的,所以先去重.去重后得到3组数据,每组数据量分别是s1,s2,s3,然后三组分别训练组合成一个强模型.如下图: 随机森林算法: 一般用于大规模数据,百万级以上的. 在Bagging算法的基础上,如上面的解释,在去重后得到三组数据,那么再随机抽取三个特征属性,选择最佳分割属性作为节点来创建决策树.可以说是 随机森林=决策树+Bagging  如下图 RF(随机森林)的变种: ExtraT

集成学习 集成算法 随机森林(前身是bagging或者随机抽样)(并行算法) 提升算法(Boosting算法) GBDT(迭代决策树) (串行算法) Adaboost (串行算法) Stacking ———————————————————————————————————————————— 集成算法  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(weaklearner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(准确率稍大于百分之50,可以是之前学过的逻辑

目录 1. 载入数据 列解释Columns: 2. 数据分析 2.1 预处理 2.2 可视化 3. 训练模型 3.1 线性拟合 3.2 多项式回归(二次) 3.3 脊回归(Ridge Regression),又叫岭回归 3.4 Lasso 回归 3.5 支持向量回归 Support Vector Regression 3.6 决策树回归 Decision Tree Regression 3.7 随机森林回归 Random Forest Regression 4. 评估结果汇总 5. 可视化评估结

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