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基于随机森林模型的心脏病人预测分类

作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 今天给大家分享一个新的kaggle案例：基于随机森林模型（RandomForest）的心脏病人预测分类。...该数据集提供了许多变量以及患有或不患有心脏病的目标条件。下面，数据首先用于一个简单的随机森林模型，然后使用 ML 可解释性工具和技术对该模型进行研究。...导入库本案例中涉及到多个不同方向的库：数据预处理多种可视化绘图；尤其是shap的可视化，模型可解释性的使用（后面会专门写这个库）随机森林模型模型评价等 import numpy as np...后面会对部分属性的特征重要性进行探索模型得分验证关于混淆矩阵和使用特异性（specificity）以及灵敏度（sensitivity）这两个指标来描述分类器的性能： # 模型预测 y_predict...也就是说PDP在X1的值，就是把训练集中第一个变量换成X1之后，原模型预测出来的平均值。

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随机森林以及 AMR 训练出的诗词制造器

AMR 即 Artificial mental retardation（即人工智障），是一种新兴的机器学习算法，旨在将最好的数据同通过百般蹂躏，变成一堆垃圾，下面将指导读者如何使用这种算法。...# 案例诗词制造器此案例较为简单，只需要运用到随机森林和 AMR 技术即可，难度在于有没有熟练掌握，贴源码。...，考验了你的编码速度以及耐心。...下面的逻辑处理，使用了随机森林 random 高级库。 random.choice(list) 此代码就是为了随机森林训练数据集，AMR 就体现于代码编写的愚蠢以及运行结果的 rubbish。...image.png 此算法的时间复杂度为 O (2^n)，生成的诗皆为烂诗，为精品也。是 AMR 测试的好样本，随机森林的好榜样！

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使用随机森林：在121数据集上测试179个分类器

如果你不知道用什么方法去解决你的问题，你应该尝试一些也许，你只需要尝试随机森林，或者是高斯支持向量机。...基于规则的方法（RL）：12个分类器。提升（BST）：20个分类器装袋（BAG）：24个分类器堆叠（STC）：2个分类器。随机森林（RF）：8个分类器。其他乐团（OEN）：11个分类器。...广义线性模型（GLM）：5个分类器。最近邻法（NN）：5个分类器。偏最小二乘和主成分回归（PLSR）：6 Logistic和多项式回归（LMR）：3个分类器。...他们发现随机森林（特别是R中的并行随机森林）和高斯支持向量机（特别是来自libSVM）的表现最好。...从论文摘要：最有可能是最好的分类器是随机森林（RF）版本，其中最好的（在R中实现并通过插入符号访问）在84.3％的数据集中精度超过90%，最大达到了94.1%。

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Google Earth Engine（GEE）——ccdc分类，采用的是随机森林分类器

利用随机森林分类进行分类： ee.Classifier.smileRandomForest(numberOfTrees, variablesPerSplit, minLeafPopulation, bagFraction..., maxNodes, seed) 创建一个空的随机森林分类器。...要创建的决策树的数量。 variablesPerSplit（整数，默认为空）。每个分叉的变量数量。如果没有指定，则使用变量数量的平方根。 minLeafPopulation（整数，默认为1）。...只创建训练集至少包含这个点数的节点。 bagFraction（浮点数，默认：0.5）。每棵树的输入袋的分数。 maxNodes（整数，默认：null）。每棵树中叶子节点的最大数量。...随机化的种子。返回。

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基于随机森林的化合物活性二分类模型

基于随机森林算法的化合物二分类机器学习模型 ---- 代码示例 #导入依赖包 import pandas as pd import numpy as np from rdkit import Chem,...Fingerprinter.FingerprintMol(mol)[0] return np.append(arr,ds) # 载入数据. df=pd.read_csv('mol_IC50.csv',usecols=[0,1,4]) #随机打乱数据...pIC50']>6, 1, 0) # 将描述符和活性数据转化为数组 X = np.array(list(df['Descriptors'])) y = df['Active'].values # 划分训练集和测试集...X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.25) # 创建随机森林模型并拟合数据

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使用TensorFlow训练图像分类模型的指南

转载自：51CTO技术栈原文地址：使用TensorFlow训练图像分类模型的指南众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。...下面，我将和您共同探讨计算机视觉（Computer Vision）的一种应用——图像分类，并逐步展示如何使用TensorFlow，在小型图像数据集上进行模型的训练。...01 数据集和目标在本示例中，我们将使用MNIST数据集的从0到9的数字图像。其形态如下图所示：我们训练该模型的目的是为了将图像分类到其各自的标签下，即：它们在上图中各自对应的数字处。...它是神经网络隐藏层中最常用的激活函数之一。然后，我们使用Dropout方法添加Dropout层。它将被用于在训练神经网络时，避免出现过拟合（overfitting）。...07 小结综上所述，我们讨论了为图像分类任务，训练深度神经网络的一些入门级的知识。您可以将其作为熟悉使用神经网络，进行图像分类的一个起点。

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训练机器学习模型时应避免的 6 个错误

如果你在训练机器模型时犯下错误，不仅会导致你的模型执行出错，当你在医疗和自动驾驶汽车等领域做出关键业务决策时，还会造成灾难性的后果。以下是训练机器学习模型时比较常见的 6 个错误。...1使用未经验证的非结构化数据在人工智能开发过程中，机器学习工程师经常犯的一个错误就是使用未经验证的非结构化数据。...未经验证的数据中存在数据重复、数据矛盾、缺乏分类、数据冲突、数据错误等问题，这些都可能导致训练不正常。...所以，在使用原始数据集进行机器学习训练之前，先要仔细检查一下原始数据集，去掉所有不必要或不相关的数据，以帮助人工智能模型功能更准确。 2使用已用于测试模型的数据这样的错误应该避免。...必要时，还要请专家帮助，通过大量的训练数据集来训练你的人工智能模型。在设计机器学习人工智能时，你必须不断地问自己一些重要的问题，比如，你的数据是否来自一个值得信赖的可信来源？

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R语言randomForest包的随机森林分类模型以及对重要变量的选择

相较于其它分类方法，随机森林通常具有如下优势：分类准确率通常更高；能够有效处理具有高维特征（多元）的数据集，而且不需要降维；在处理大数据集时也具有优势；可应用于具有大量缺失值的数据中；能够在分类的同时度量变量对分类的相对重要性...注：randomForest包根据经典决策树生成随机森林；如果期望根据条件推断树生成随机森林，可使用party包。当预测变量间高度相关时，基于条件推断树的随机森林可能效果更好。...otu_train$groups) compare_train sum(diag(compare_train)/sum(compare_train)) 拟合的分类模型返回来重新识别训练集数据时，甚至纠正了在拟合时的错误划分...就本文的示例而言，有些OTUs对于分类的贡献度并不高，有些可能在组间区别不大甚至会增加错误率。因此，对于一开始构建的随机森林分类器，很多变量其实是可以剔除的。...再使用训练集和测试集评估分类器性能。

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【深度学习实验】线性模型（四）：使用Pytorch实现线性模型：使用随机梯度下降优化器训练模型

一、实验介绍使用随机梯度下降优化器训练线性模型，并输出优化后的参数二、实验环境本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下： 1....与传统的梯度下降不同，随机梯度下降每次迭代仅使用一个样本（或一小批样本）来计算梯度，并更新模型参数。具体步骤如下：初始化模型参数。将训练数据集随机打乱顺序。...对于每个训练样本（或小批量样本）：计算模型对于当前样本的预测值。计算损失函数对于当前样本的梯度。根据梯度和学习率更新模型参数。...线性模型linear_model 该函数接受输入数据x，使用随机生成的权重w和偏置b，计算输出值output。这里的线性模型的形式为 output = x * w + b。...模型训练 model = linear_model(x, w, b) optimizer = optim.SGD([w, b], lr=0.01) # 使用SGD优化器 6.

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内存不足：解决大模型训练时的CUDA Out of Memory错误

内存不足：解决大模型训练时的CUDA Out of Memory错误摘要大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...今天我将和大家分享在大模型训练时如何解决CUDA Out of Memory错误的解决方案。这个问题在深度学习领域非常常见，尤其是在处理大型数据集和复杂模型时。...这个错误通常是由于显存（GPU内存）不够用导致的，尤其是在训练大规模模型或处理高分辨率图像时更加明显。本篇博客将深入探讨这一问题的根本原因，并提供一系列实用的解决方案，帮助大家顺利完成模型训练。...CUDA Out of Memory错误是指在使用NVIDIA GPU进行深度学习训练时，显存不足以容纳整个模型和数据，导致训练过程无法继续进行。...小结解决大模型训练时的CUDA Out of Memory错误，需要从模型、数据和训练策略等多个方面入手。

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算法金 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost 算法大全

每次迭代时，增加错误分类样本的权重，使得新模型能够更好地处理这些样本Stacking：通过训练多个基模型，并使用这些基模型的预测结果作为输入，训练一个次级模型来进行最终预测2.2 Bagging 和 Boosting...每棵树在训练时都使用了不同的样本和特征，从而增加了模型的多样性和鲁棒性。随机森林的原理：随机森林的核心思想是通过引入随机性来减少模型的方差和过拟合风险。...每个弱分类器的权重根据其错误率进行调整，错误率低的分类器权重较高，错误率高的分类器权重较低。...具体步骤如下：初始化样本权重，使得每个样本的权重相等训练弱分类器，并计算其错误率根据错误率调整分类器权重，错误率越低的分类器权重越高根据错误分类情况调整样本权重，错误分类的样本权重增加迭代上述步骤，直到达到指定的弱分类器数量或误差阈值最终将所有弱分类器的预测结果进行加权综合...，得到最终预测结果6.2 Adaboost 的构建方法构建方法：初始化权重：将所有样本的权重设为相等训练弱分类器：在当前样本权重下训练弱分类器，计算每个样本的误差调整分类器权重：根据弱分类器的错误率调整其权重

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【小白学ML】随机森林全解（从bagging到variance）

1 随机森林习惯上，我们将众多分类器(SVM、Logistic回归、决策树等)所组成的“总的分类器”，叫做随机森林。随机森林有两个关键词，一个是“随机”，一个是“森林”。...第k-1次抽样到不同样本的概率：第k-1次抽样时，有个样本还没有被抽取第k次抽样时，还有的样本没有抽取因此 ,第一次抽样的数据一定不会重复因此k次放回抽样的不同样本的期望值为：...Bias：如果一个模型的训练错误大，然后验证错误和训练错误都很大，那么这个模型就是高bias。可能是因为欠拟合，也可能是因为模型是弱分类器。...Variance：模型的训练错误小，但是验证错误远大于训练错误，那么这个模型就是高Variance，或者说它是过拟合。 ?...棵树；表示第i棵树所使用的训练集，是使用bagging的方法，从所有训练集中进行行采样和列采样得到的子数据集。

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【Python机器学习实战】决策树与集成学习（三）——集成学习（1）Bagging方法和提升树

随机森林　　Bagging中有一个著名的算法为随机森林（RF，Random Forest），随机森林就是利用Bagging的思想，利用决策树模型，生成很多个决策树的弱分类器，不同于普通的Bagging...算法，随机森林在建模过程中，不但随机抽取M个样本量为N的样本集，在每个弱分类器即决策树建立的过程中，在生成节点时还从可选的特征中随机挑选出一部分特征进行节点的分裂。...随机森林的分类效果与下面因素有关：前面有提到每个分类器要尽可能地独立，因此森林中任意两棵树的相关性越大，错误率就越大；另一个就是随机森林中每棵树的分类能力，每棵树的分类能力越强，则最终的分类错误率就越低...从随机森林的期望和方差来看：样本的权重并没有改变，因此整体的期望与基分类器相同，当选弱分类器作为基分类器时，则模型可能具有较大的偏差，则导致整体的偏差较大，因此必须选取较强的分类器作为基分类器。...hm(x)：　　这里的y-fm-1（x）=r即为残差，这就表明每一次进行回归树生成时采用的训练数据都是上次预测结果与训练数据值之间的残差。

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Bagging和Boosting的概念与区别

当某个样本被误分类的概率很高时，需要加大对该样本的权值。进行迭代的过程中，每一步迭代都是一个弱分类器。我们需要用某种策略将其组合，作为最终模型。...（例如AdaBoost给每个弱分类器一个权值，将其线性组合最为最终分类器。...样本权重：Bagging使用的是均匀取样，每个样本权重相等；Boosting根据错误率调整样本权重，错误率越大的样本权重越大。...：当随机森林中的决策树个数很多时，训练时需要的空间和时间会较大随机森林模型还有许多不好解释的地方，有点算个黑盒模型与上面介绍的Bagging过程相似，随机森林的构建过程大致如下：从原始训练集中使用...在决策树的分裂过程中不需要剪枝将生成的多棵决策树组成随机森林。对于分类问题，按多棵树分类器投票决定最终分类结果；对于回归问题，由多棵树预测值的均值决定最终预测结果

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随机森林--你想到的，都在这了

随机森林分类效果的影响因素森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大；森林中每棵树的分类能力：每棵树的分类能力越强，整个森林的错误率越低。...根据随机森林创建和训练的特点，随机森林对缺失值的处理还是比较特殊的。...袋外数据(oob)误差的计算方法如下：对于已经生成的随机森林,用袋外数据测试其性能,假设袋外数据总数为O,用这O个袋外数据作为输入,带进之前已经生成的随机森林分类器,分类器会给出O个数据相应的分类因为这...O条数据的类型是已知的,则用正确的分类与随机森林分类器的结果进行比较,统计随机森林分类器分类错误的数目,设为X,则袋外数据误差大小=X/O 优缺点：这已经经过证明是无偏估计的,所以在随机森林算法中不需要再进行交叉验证或者单独的测试集来获取测试集误差的无偏估计...随机森林的过拟合问题你已经建了一个有10000棵树的随机森林模型。在得到0.00的训练误差后，你非常高兴。但是，验证错误是34.23。到底是怎么回事？你还没有训练好你的模型吗？

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随机森林算法

首先，我们从原始数据集中随机抽取（有放回）100个样本，形成一个新的数据集。这个过程称为Bootstrap抽样。然后，我们使用这个新的数据集训练一个基分类器，例如决策树。...接下来，我们重复步骤1和2，创建更多的数据集，并训练更多的基分类器。假设我们训练了10个基分类器。当我们需要对新的样本进行分类时，我们将这个样本分别送入这10个基分类器进行预测。...然后，基于这些采样集训练出一个基学习器。最后将这M个基学习器进行组合。分类任务采用简单投票法：每个学习器一票。回归问题使用简单平均法：每个学习器的预测值取平均值。 ...避免模型同质性：如果所有模型都使用相同的数据集，可能会导致模型之间的同质性，即它们犯相同的错误。通过随机采样，可以确保每个模型有不同的视角和错误模式，从而在集成时能够互相补充和纠正。...单个决策树在产生样本集和确定特征后，使用CART算法计算，不剪枝。随机森林中有两个可控制参数：森林中树的数量、抽取的属性值m的大小。

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集成学习算法梳理——RF

Boosting、Bagging Boosting Boosting从原始训练数据出发，通过调整训练数据的概率分布(权值分布)来生成多个子分类器，多个子分类器的产生是有序的，即一个分类器依赖于前一个分类器...，并且着重关注于前一个分类器误分类的样本(提升错误分类样本的权重)....由于新的分类器重点关注错误分类的样本，生成新的分类器的过程中在不断地降低误差，从而降低整个模型的偏差....随机森林推广 Extra trees Extra Trees是RF的变种，区别在于: Extra Trees使用原始数据集，不进行bootstap重采样....对于有不同取值的属性的数据，取值划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的. sklean API 参数类型默认值作用 n_estimators int

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集成算法｜随机森林分类模型

随机森林是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。...要让基分类器尽量都不一样，一种方法是使用不同的训练集来进行训练，而袋装法正是通过有放回的随机抽样技术来形成不同的训练数据，bootstrap就是用来控制抽样技术的参数。...在使用随机森林时，我们可以不划分测试集和训练集，只需要用袋外数据来测试我们的模型即可。在实例化时设置参数oob_score=True，即可使用袋外数据来测试。...随机森林分类模型一些总结采用有交叠的采样子集的目的为集成中的个体学习器应尽可能相互独立，尽可能具有较大差异，以得到泛化能力强的集成。对训练样本进行采样，得到不同的数据集。...对缺失值不敏感，如果有很大一部分的特征遗失，仍可以维持准确度。训练时树与树之间是相互独立的，训练速度快，容易做成并行化方法。随机森林有袋外数据obb，不需要单独划分交叉验证集。

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随机森林(RF),Bagging思想

随机森林分类效果的影响因素森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大；森林中每棵树的分类能力：每棵树的分类能力越强，整个森林的错误率越低。...根据随机森林创建和训练的特点，随机森林对缺失值的处理还是比较特殊的。...袋外数据(oob)误差的计算方法如下：对于已经生成的随机森林,用袋外数据测试其性能,假设袋外数据总数为O,用这O个袋外数据作为输入,带进之前已经生成的随机森林分类器,分类器会给出O个数据相应的分类因为这...O条数据的类型是已知的,则用正确的分类与随机森林分类器的结果进行比较,统计随机森林分类器分类错误的数目,设为X,则袋外数据误差大小=X/O 优缺点：这已经经过证明是无偏估计的,所以在随机森林算法中不需要再进行交叉验证或者单独的测试集来获取测试集误差的无偏估计...随机森林的过拟合问题你已经建了一个有10000棵树的随机森林模型。在得到0.00的训练误差后，你非常高兴。但是，验证错误是34.23。到底是怎么回事？你还没有训练好你的模型吗？

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什么是集成学习算法

集成学习最早出现于 1979 年，Dasarathy 提出了集成系统（Ensemble system）的思想，他使用线性分类器和最近邻居分类器组成的复合模型进行训练，得到了比单个分类器训练更好的预测效果...并联结构中的每个学习器所使用的数据集均采用放回重采样的方式生成，也就是说，每个学习器生成训练集时，每个数据样本都有相同的被采样概率。训练完成后，Bagging 采用投票的方式进行预测。...2) Boosting算法与 Bagging 算法相比，Boosting 是一种串行式集成学习算法，该算法基于错误来提升模型的性能，根据前面分类器分类错误的样本，调整训练集中各个样本的权重来重新构建分类器...在模型训练过程中，Boosting 算法总是更加关注被错误分类的样本，首先对于第一个弱学习器预测发生错误的数据，在后续训练中提高其权值，而正确预测的数据则降低其权值，然后基于调整权值后的训练集来训练第二个学习器...当然随机森林算法也存在一些不足，比如：随机森林解决回归问题的效果不如分类问题；树之间的相关性越大，错误率就越大；当训练数据噪声较大时，容易产生过拟合现象。

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