R语言随机森林ROC曲线下的面积如何计算？

2023-04-13

在R语言中，计算随机森林( Random Forest)的 ROC 曲线下面积是一项重要的任务。ROC曲线下面积也称为AUC（Area Under the Curve），用于评估分类器的性能。在本文中，我们将介绍如何使用R语言计算随机森林的ROC曲线下 ...

集成算法，随机森林回归模型

2021-07-20

来源：数据STUDIO 作者：云朵君 所有的参数，属性与接口，全部和随机森林分类器一致。仅有的不同就是回归树与分类树的不同，不纯度的指标， 参数Criterion不一致。 RandomForestRegressor(n_estimators='wa ...

R语言之决策树和随机森林

2018-06-16

R语言之决策树和随机森林 总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择，因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程，它的特征选择和算法是融合在一起的，不需要额外的特征选择。 一、特征生成： 特征生成是 ...

决策树与随机森林的R语言实现

2018-06-14

决策树与随机森林的R语言实现 1.用party包构建决策树 以iris数据集为例。 用ctree()建立决策树，用predict()对新数据进行预测。 训练集与测试集划分： [ruby] view plain copy     > str(iris) ...

随机森林进行特征重要性度量的详细说明

2018-03-17

随机森林进行特征重要性度量的详细说明 特征选择方法中，有一种方法是利用随机森林，进行特征的重要性度量，选择重要性较高的特征。下面对如何计算重要性进行说明。 1 特征重要性度量 计算某个特征X的重 ...

Python实现的随机森林算法与简单总结

2018-02-15

Python实现的随机森林算法与简单总结 本文实例讲述了Python实现的随机森林算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 随机森林是数据挖掘中非常常用的分类预测算法，以分类或回归的决策树为基分类器。算法 ...

python实现随机森林random forest的原理及方法

2018-01-22

python实现随机森林random forest的原理及方法 想通过随机森林来获取数据的主要特征 1、理论 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 ...

随机森林（RF, RandomForest）介绍

2016-05-04

随机森林（RF, RandomForest）介绍 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 ...

机器学习中的随机森林模型

2016-04-21

机器学习中的随机森林模型 01 树与森林 在构建决策树的时候，可以让树进行完全生长，也可以通过参数控制树的深度或者叶子节点的数量，通常完全生长的树会带来过拟合问题。过拟合一般由数据中的噪声和离群点 ...

随机森林（Random Forest）算法的优点和缺点都有哪些？

2022-12-23

随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法，是一种基于Bagging的集成学习方法，能够很好地处理分类和回归的问题。下面小编整理了随机森林的优点和缺点，希望对大家有所帮助。 随机森林有许多优 ...

百闻不如一练：随机森林等可视化调试模型超参数

2020-06-10

以下使用scikit-learn中数据集进行分享。 如果选用随机森林作为最终的模型，那么找出它的最佳参数可能有1000多种组合的可能，你可以使用使用穷尽的网格搜索（Exhaustive Grid Seaarch）方法，但时间成本将会很 ...

具有贝叶斯优化的XGBoost和随机森林

2019-09-28

作者 | Edwin Lisowski 编译 | CDA数据分析师 XGBoost and Random Forest with Bayesian Optimisation 在这篇文章中，我们将介绍带有贝叶斯优化算法的两种流行的算法即XGBoost和随机 ...

机器学习之随机森林（三）

2019-02-20

随机森林在机器学习中是一个十分重要的算法，大家可能对机器学习感到很陌生，但是大家一定不会对人工智能感到陌生。而机器学习是人工智能中是一个十分重要的内容，而随机森林又是机器学习中的内容。由此 ...

机器学习之随机森林（二）

2019-02-20

在上一篇文章中我们简单给大家介绍了关于机器学习的知识，顺便也讲了讲机器学习误差的原因。其实不管是什么算法都是有方差和偏差存在的。在理想情况下，机器学习的误差就会小的很多。随机森林是可以减少 ...

机器学习之随机森林（一）

2019-02-20

如果大家想学人工智能的话，那么就一定不能够忽视有关机器学习的内容。这时候就会有人问，什么是机器学习？所谓机器学习就是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论等多门学科。机器学习是专门 ...

决策树、随机森林简单原理和实现

2018-06-16

决策树、随机森林简单原理和实现 一：概念 决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。决策数有两大优点：1）决策树模型可以读性好 ...

R语言︱决策树族——随机森林算法

2018-06-15

R语言︱决策树族——随机森林算法 一、随机森林理论介绍 1.1 优缺点 优点。 (1)不必担心过度拟合； (2)适用于数据集中存在大量未知特征； (3)能够估计哪个特征在分类中更重要； (4)具有很好的抗噪声能力； (5) ...

Python决策树和随机森林算法实例详解

2018-02-10

Python决策树和随机森林算法实例详解 本文实例讲述了Python决策树和随机森林算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 决策树和随机森林都是常用的分类算法，它们的判断逻辑和人的思维方式非常类似，人们常常 ...

R语言使用随机森林方法对数据分类

2018-01-19

R语言使用随机森林方法对数据分类 说明 随机森林是另一类可用的集成学习方法，该算法在训练过程中将产生多棵决策树，每棵决策树会根据输入数据集产生相应的预测输出，算法采用投票机制选择类别众数做为预测 ...

用Python实现随机森林算法的示例

2017-09-08

用Python实现随机森林算法的示例 这篇文章主要介绍了用Python实现随机森林算法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。 拥有高方差使得决策树（secision tress）在处理特定训练数据集时其结 ...