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

前言 最近阅读了spark mllib(版本:spark 1.3)中Random Forest的实现,发现在分布式的数据结构上实现迭代算法时,有些地方与单机环境不一样.单机上一些直观的操作(递归),在分布式数据上,必须进行优化,否则I/O(网络,磁盘)会消耗大量时间.本文整理spark随机森林实现中的相关技巧,方便后面回顾.   随机森林算法概要 随机森林算法的详细实现和细节,可以参考论文Breiman 2001.这里简单说说大体思路,方便理解代码. 随机森林是一个组装(ensemble mod

#调整随机森林的参数(调整n_estimators随机森林中树的数量默认10个树,精度递增显著) from sklearn import datasets X, y = datasets.make_classification(n_samples=10000,n_features=20,n_informative=15,flip_y=.5, weights=[.2, .8]) import numpy as np training = np.random.choice([True, False]

#调整随机森林的参数(调整max_features,结果未见明显差异) from sklearn import datasets X, y = datasets.make_classification(n_samples=10000,n_features=20,n_informative=15,flip_y=.5, weights=[.2, .8]) import numpy as np training = np.random.choice([True, False], p=[.8, .2],

一:sklearn中决策树的参数: 1,criterion: ”gini” or “entropy”(default=”gini”)是计算属性的gini(基尼不纯度)还是entropy(信息增益),来选择最合适的节点. 2,splitter: ”best” or “random”(default=”best”)随机选择属性还是选择不纯度最大的属性,建议用默认. 3,max_features: 选择最适属性时划分的特征不能超过此值. 当为整数时,即最大特征数:当为小数时,训练集特征数*小数: if

package big.data.analyse.ml.randomforest import org.apache.spark.ml.Pipeline import org.apache.spark.ml.classification.{RandomForestClassificationModel, RandomForestClassifier} import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator i

随机森林算法 由多个决策树构成的森林,算法分类结果由这些决策树投票得到,决策树在生成的过程当中分别在行方向和列方向上添加随机过程,行方向上构建决策树时采用放回抽样(bootstraping)得到训练数据,列方向上采用无放回随机抽样得到特征子集,并据此得到其最优切分点,这便是随机森林算法的基本原理.图 3 给出了随机森林算法分类原理,从图中可以看到,随机森林是一个组合模型,内部仍然是基于决策树,同单一的决策树分类不同的是,随机森林通过多个决策树投票结果进行分类,算法不容易出现过度拟合问题. 图 3

class pyspark.mllib.tree.RandomForest[source] Learning algorithm for a random forest model for classification or regression. New in version 1.2.0. supportedFeatureSubsetStrategies = ('auto', 'all', 'sqrt', 'log2', 'onethird') classmethod trainClassif

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

本文目的 当前spark(1.3版)随机森林实现,没有包括OOB错误评估和变量权重计算.而这两个功能在实际工作中比较常用.OOB错误评估可以代替交叉检验,评估模型整体结果,避免交叉检验带来的计算开销.现在的数据集,变量动辄成百上千,变量权重有助于变量过滤,去掉无用变量,提高计算效率,同时也可以帮助理解业务.所以,本人在原始代码基础上,扩展了这两个功能,下面记录实现过程,作为备忘录(参考代码). 整体思路 Random Forest实现中,大多数内部对象是私有(private[tree])的,所以

完整代码: https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列: Titanic系列之原始数据分析和数据处理 Titanic系列之数据变换 Titanic系列之派生属性&维归约 之前的三篇博文已经进行了一次还算完整的特征工程,分析字符串类型的变量获取新变量,对数值变量进行规范化,获取派生属性并进行维规约.现在我们已经有了一个特征集,可以进行训练模型了. 由于这是一个分类问题,可以使用L1 SVM 随机森林等分类算法,随机森林是一个非常简单而

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

          大白话5分钟带你走进人工智能-第二十九节集成学习之随机森林随机方式 ,out  of  bag  data及代码(2) 上一节中我们讲解了随机森林的基本概念,本节的话我们讲解随机森林的随机方式,以及一些代码. 目录 1-随机森林随机方式 2-out  of   baf data 3-代码 1-随机森林随机方式 我们先来回顾下随机森林中都有哪些随机?     第一:用Bagging生成用来训练小树的样本时,进行有放回的随机抽样.                 第二:抽样数据之

文章讲解比较详细,且有Python代码,可以作为有用的参考. 原文链接:http://blog.csdn.net/zhufenglonglove/article/details/51785220  参数:OBB-袋外错误率 构建随机森林的另一个关键问题就是如何选择最优的m(特征个数),要解决这个问题主要依据计算袋外错误率oob error(out-of-bag error).   随机森林有一个重要的优点就是,没有必要对它进行交叉验证或者用一个独立的测试集来获得误差的一个无偏估计.它可以在内部进

随机森林和Extra-Trees 随机森林 先前说了bagging的方法,其中使用的算法都是决策树算法,对于这样的模型,因为具有很多棵树,而且具备了随机性,那么就可以称为随机森林 在sklearn中封装了随机森林的类,可以使用这个类直接创建出一个随机森林,同时sklearn中的随机森林模型的随机性更为复杂,对于决策树来说,都是对每一个节点进行划分,详情看这里 在sklearn中的封装的随机森林默认在每一个节点上,都是在一个随机的特征子集上寻找一个最优的划分,并不是在节点上对所有的特征进行划分,这

使用基于Apache Spark的随机森林方法预测贷款风险   原文:Predicting Loan Credit Risk using Apache Spark Machine Learning Random Forests 作者:Carol McDonald,MapR解决方案架构师 翻译:KK4SBB 责编:周建丁(zhoujd@csdn.NET) 在本文中,我将向大家介绍如何使用Apache Spark的Spark.ml库中的随机森林算法来对银行信用贷款的风险做分类预测.Spark的spa

1.随机森林模型 clf = RandomForestClassifier(n_estimators=200, criterion='entropy', max_depth=4) rf_clf = clf.fit(x, y.ravel()) RandomForestClassifier函数的参数含义详解: max_features:随机森林允许单个决策树使用特征的最大数量. Python为最大特征数提供了多个可选项. 下面是其中的几个: Auto/None :简单地选取所有特征,每颗树都可以利用

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

关键参数 最重要的,常常需要调试以提高算法效果的有两个参数:numTrees,maxDepth. numTrees(决策树的个数):增加决策树的个数会降低预测结果的方差,这样在测试时会有更高的accuracy.训练时间大致与numTrees呈线性增长关系. maxDepth:是指森林中每一棵决策树最大可能depth,在决策树中提到了这个参数.更深的一棵树意味模型预测更有力,但同时训练时间更长,也更倾向于过拟合.但是值得注意的是,随机森林算法和单一决策树算法对这个参数的要求是不一样的.随机森林由于

通过天气,温度,风速3个特征,建立随机森林,判断特征的优先级结果 天气 温度 风速结果(0否,1是)天气(0晴天,1阴天,2下雨)温度(0热,1舒适,2冷)风速(0没风,1微风,2大风)1 1:0 2:1 3:0结果去打球 1字段:晴天 2字段:温度舒适 3字段:风速没风[hadoop@h201 pp]$ cat pp1.txt 1 1:0 2:1 3:00 1:2 2:2 3:21 1:0 2:0 3:01 1:0 2:0 3:11 1:0 2:1 3:11 1:0 2:1 3:11 1:0

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