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用随机森林预测糖尿病：从数据到模型

用随机森林预测糖尿病：从数据到模型今日推荐在文章开始之前，推荐一篇值得阅读的好文章！感兴趣的也可以去看一下，并关注作者！...这个爬虫将自动获取豆瓣电影Top250页面的信息，包括电影名称、导演、主演、评分等详细信息引言随着医疗数据的不断积累，人工智能技术在疾病预测和健康管理中的应用越来越广泛。...今天我们将使用云服务器来探索一种强大的机器学习算法——随机森林，通过它来构建一个简单的糖尿病预测模型。一、搭建项目1. 创建实例首先进入平台首页进行创建实例。...构建随机森林模型随机森林模型由多棵决策树组成，通过投票机制选择最终分类结果。...特征重要性分析随机森林的一个重要特性是可以提供特征重要性分数，帮助我们理解哪些特征对预测影响最大。

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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。...本文涉及到的知识点主要包含： 数据预处理和类型转化 随机森林模型建立与解释 决策树的可视化 部分依赖图PDP的绘制和解释 AutoML机器学习SHAP库的使用和解释（个人待提升） [008i3skNgy1gyw0ceynaaj30zk0jzq5i.jpg...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...在这个案例我们以tree为例： # 传入随机森林模型rf explainer = shap.TreeExplainer(rf) # 在explainer中传入特征值的数据，计算shap值 shap_values

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    随机之美——机器学习中的随机森林模型

    因此，随机森林算法中，“随机”是其核心灵魂，“森林”只是一种简单的组合方式而已。随机森林在构建每颗树的时候，为了保证各树之间的独立性，通常会采用两到三层的随机性。...从数据抽样开始，每颗树都随机地在原有数据的基础上进行有放回的抽样。...决策树的可解释性强 ，你可以打印出整个树出来，从哪个因素开始决策，一目了然。但随机森林的可解释性就不强了。...虽然不好解释，但它解决了决策树的过拟合问题，使模型的稳定性增加，对噪声更加鲁棒，从而使得整体预测精度得以提升。...如果用于在线的预测，光把模型加载到内存就需要很长时间，因此比较适合离线处理。

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    如何在Java应用里集成Spark MLlib训练好的模型做预测

    今天正好有个好朋友问，怎么在Java应用里集成Spark MLlib训练好的模型。...在StreamingPro里其实都有实际的使用例子，但是如果有一篇文章讲述下，我觉得应该能让更多人获得帮助 追本溯源 记得我之前吐槽过Spark MLlib的设计，也是因为一个朋友使用了spark MLlib...把model集成到Java 服务里实例 假设你使用贝叶斯训练了一个模型，你需要保存下这个模型，保存的方式如下： val nb = new NaiveBayes() //做些参数配置和训练过程 ........加载模型： val model = NaiveBayesModel.load(tempPath) 这个时候因为要做预测，我们为了性能，不能直接调用model的transform方法，你仔细观察发现，我们需要通过反射调用两个方法...所以需要调用一些内部的API来完成最后的预测。

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    机器学习模型从理论到实战|【005-决策树与随机森林】客户流失预测

    决策树与随机森林：从可解释性到集成方法决策树和随机森林是机器学习中常见的两种算法，它们在分类和回归任务中广泛应用，尤其在处理具有复杂非线性关系的数据时具有显著优势。...二、随机森林的基本原理与优势随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，通过训练多个决策树并将其预测结果进行集成来提高模型的性能。...随机森林的优势：准确性高： 由于多个决策树的集成，随机森林通常比单棵决策树具有更高的预测准确性。抗过拟合能力强： 通过集成多个树的预测结果，随机森林能够有效减少模型的方差。...适应性强： 对于大数据集和高维数据，随机森林依然表现良好。不容易受到异常值的影响： 随机森林可以通过集成多棵树的预测，降低异常值对整体预测的影响。三、使用 Sklearn 实现随机森林分类1....通过训练随机森林模型，我们能够得到一个分类器，该分类器能预测每个客户是否会流失。

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    【文献精读】基于随机森林的房颤预测模型6分文章

    image.png 文章主要研究内容是开发了一个针对华人的房颤预测模型，使用的数据量达到682237例，按9:1分为训练集，测试集。...image.png 比较了现开发的基于 Random Forest模型与其它模型的 ROC比较，显然 RF表现出了明显的优越性。 讨论 我个人比较喜欢看着一部分的内容。...主要创新点 [图片上传失败…(image-eff977-1571562023964)] 作者说：其实在这个模型之前已经有其它针对房颤的模型了，然而其它模型都是基于西方人口队列的。...不可避免的混杂因素，叫做 cofounding factors 缺少生活方式等数据作为预测因子 本文是基于回顾性分析 retrospective nature of this study 本文是用于预测临床诊断的房颤...，而实际上会低估房颤的发生率，因为有些仅仅有症状，或通过心电图才能发现 由于数据的保密性，没能比较对勾预测模型的性能，看哪个是最好的。

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    R语言实现评估随机森林模型以及重要预测变量的显著性

    如何评估随机森林模型以及重要预测变量的显著性 说到随机森林（random forest，RF），想必很多同学都不陌生了，毕竟这些机器学习方法目前非常流（fàn）行（làn）……白鱼同学也曾分别分享过...“随机森林分类”以及“随机森林回归”在R语言中实现的例子，包括模型拟合、通过预测变量的值预测响应变量的值、以及评估哪些预测变量是“更重要的”等。...以评估预测变量的重要性为例，借助随机森林的实现方法经常在文献中见到，例如下面的截图所示。先前也有好多同学咨询，说如何像这篇文献中这样，计算出预测变量的显著性？...接下来，就简单展示A3包和rfPermute包的使用，包括如何使用这些包执行随机森林分析，以及获取对全模型或者重要预测变量的显著性的估计。...我们基于45个连续生长时间中植物根际土壤样本中细菌单元（OTU）的相对丰度数据，通过随机森林拟合了植物根际细菌OTU丰度与植物生长时期的响应关系（即，随机森林回归模型构建），根据植物根际细菌OTU丰度预测植物生长时期

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    R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

    p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。

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    R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

    p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...例如，考虑一个非常简单的线性模型 在这里，我们使用一个随机森林的特征之间的关系模型，但实际上，我们考虑另一个特点-不用于产生数据-  ，即相关   。我们考虑这三个特征的随机森林   。...为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。 library(mnormt)RF=randomForest(Y~....实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type...而且这条线是恒定的：并不取决于    （这在上一张图中，有    确实会对 重要性产生影响）。红线是移除后得到的   。关联为0时，它与紫色线相同，因此模型很差。

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    如何从Bash脚本本身中获得其所在的目录

    问： 如何从Bash脚本本身中获得其所在的目录？ 我想使用Bash脚本作为另一个应用程序的启动器。我想把工作目录改为Bash脚本所在的目录，以便我可以对该目录下的文件进行操作，像这样: $ ..../application 答： 咱们容易想到的方法是使用 dirname "$0"。 #!...但是在以相对路径的方式去执行脚本时，获取的目录信息是相对路径，不能满足其他需要获取绝对路径的场景。 如果要获取绝对路径，可以使用如下方法： #!...)]" echo "dirname : [$(dirname $(realpath "$0") )]" 参考： stackoverflow question 59895 相关阅读： 在shell编程中$.../（点-斜杠），以便在bash中运行它 shell脚本对编码和行尾符敏感吗

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    数据分享|R语言决策树和随机森林分类电信公司用户流失churn数据和参数调优、ROC曲线可视化|附代码数据

    从下面的结果中，我们看到对于我们网格中的每个超参数组合。 下面 mean 结果中的列表示获得的性能指标的平均值。...但是，如果目标是了解 模型预测某些值的原因 ，那么建议这样做。 下一节将展示如何拟合模型以 自动获得测试集的性能。 拟合模型 接下来，我们将工作流程与训练数据相匹配。...随机森林采用决策树并在预测准确性方面构建更强大的模型。支持该算法的主要机制是对训练数据进行重复采样（替换）以生成一系列决策树模型。然后对这些模型进行平均以获得预测空间中给定值的单个预测。...随机森林模型选择预测变量的随机子集，用于在树构建过程中分割预测空间。算法的每次迭代都会这样做，通常是 100 到 2,000 次。...第一步是从我们的工作流拟合中提取训练好的模型。

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    Python基础算法解析：随机森林

    本文将详细介绍随机森林的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。 什么是随机森林？ 随机森林是一种集成学习方法，它结合了多个决策树来进行分类或回归。...每个决策树都是基于对输入特征的随机子集进行训练的。随机森林的预测结果是基于所有决策树的预测结果的综合。...随机森林的原理 随机森林的原理可以简单概括为以下几个步骤： 从原始数据集中随机抽取部分样本，构建一个训练集（有放回抽样）。 从所有特征中随机选择一部分特征，构建一个子集。...构建随机森林模型：指定决策树数量、特征子集大小等超参数。 训练模型：使用训练数据集来拟合随机森林模型。 预测：使用训练好的模型对测试数据集进行预测，并评估模型性能。...:", accuracy) 在上述代码中，我们使用了scikit-learn库中的RandomForestClassifier类来构建随机森林模型，并使用鸢尾花数据集进行训练和测试。

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    Excel实战技巧：从Excel预测的正态分布中返回随机数

    可以轻松地根据需要多次重新计算此模型，并从每次计算中获取结果……自动地，无需编程即可完成。在下一篇文章中，在如何使用Excel数据表创建蒙特卡罗模型和预测中会展示如何做到这一点。...那么，如何才能做到这一点呢？如何从正态分布中返回一个随机数？...因此，如果我们能弄清楚如何计算均值和标准差，就可以使用这个公式从正态分布中返回一个随机数： =NORM.INV(RAND(), Mean, standard_dev) 再看看图3所示的图表，浅蓝色区域在均值的每一侧显示一个标准偏差...用直方图检查结果 下面的两个图并不花哨，但它们讲述了在你创建Excel模型或预测时需要了解的事。 图4计算了上一个公式如何成功地从正态分布返回数字。...下一篇文章，在如何使用Excel数据表创建蒙特卡罗模型和预测中，会向你展示如何在此基础上使用蒙特卡罗方法创建概率模拟。 注：本文学习整理自exceluser.com，供有兴趣的朋友参考。

    2.1K10

    【竞赛】一种提升多分类准确性的Trick

    在本篇文章中,我们针对多分类问题提出了一种将随机森林和KNN算法相结合框架,我们先用训练数据对随机森林模型进行训练然后用训练好的随机森林模型对我们的训练集和测试集进行预测分别得到训练集和测试集的概率矩阵...本篇文章我们将随机森林模型和KNN模型相结合,先使用训练数据训练得到随机森林模型,然后用训练好的随机森林模型分别对训练数据和测试数据进行预测得到概率矩阵$N_1 * K$,$N_2 * K$, 其中$N..._1$为训练样本的个数,$N_2$为测试样本的个数,$K$为类的个数,然后我们从测试数据中寻找到测试数据中的**可疑样本**(具体的定义参考后文),然后采用KNN模型对测试结果中的可疑样本进行纠正,从而提高模型在可疑样本中的预测性能...1.5.3 实验结果 实验部分我们主要希望验证如下几个结论： 随机森林相比于KNN能更好的挖掘数据之间的非线性关系,从而获得更高的准确率 随机森林在预测的高概率空间中能获得更高的准确率,在低概率空间则往往只能得到较低的准确率...通过KNN对随机森林预测中的可疑样本进行纠正可以很好地提高预测的准确率 对训练集中的数据进行噪音删除可以进一步提高模型的准确率 1.5.3.1 随机森林相较于KNN能更好的挖掘数据之间的非线性关系

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    如何从复盘中获得真正的收获？持续改进是关键！

    通过复盘，当类似局面再次出现，你就能快速预测接下来的动态走向，更好应对。 项目复盘会则是 项目团队有意识从过去行为经验中，进行集体学习的过程。...一般在项目或里程碑完结后，由项目经理组织召集项目成员，一起回顾项目整个历程中，团队做对哪些事，做错哪些事，再来一次，如何做更好，沉淀该项目产生的集体智慧。...如何做好项目复盘，如何通过复盘去培养团队的持续改进能力？ 1 复盘会的基调设定 复盘会前，想清楚复盘的目的，设定好复盘基调，更重要。 曾组织过复盘“坑爹功能”大搜罗。...这样每个人都会小心避开自己的问题，转而说别人的问题，复盘失去意义。 如何设定开放的基调 自己要先进入反思区。 在那次复盘会之前，我跟这个部门的负责人，就部门中反复出现的各种问题，进行过多次深度沟通。...会议结束后，部门还发起“整风运动”，从增强用户意识的讲座，到用户调研方法的培训，再到激励与考核制度的挂钩，让复盘会反思的成果，逐渐渗透到每个人的日常工作。

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    【机器学习】随机森林算法（看我以弱博强）

    随机森林的核心思想是“集思广益”，即通过组合多个模型来提高预测的准确性和鲁棒性。以最终达到以弱博强的目的。...算法介绍： 随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行分类或回归预测。随机森林的核心思想是“集思广益”，即通过组合多个模型来提高预测的准确性和鲁棒性。...从算法的名字来看，随机就是随机选取，这个具有不确定性，可能是在一个群体里面选一部分，森林则是由很多树构成，树呢在机器学习领域有一种叫决策树，随机森林就是通过很多决策树构成，决策树可以看一下我的这一篇博客...创建随机森林模型 使用scikit-learn库中的RandomForestClassifier或RandomForestRegressor来创建随机森林模型。 4....训练模型 使用训练集数据训练模型。 5. 预测 使用训练好的模型对测试集进行预测。 6. 评估模型 计算模型的准确率或其他评估指标，如均方误差。

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    【周志华深度森林第二弹】首个基于森林的自编码器，性能优于DNN

    自编码器速度更快 容损：训练好的模型在部分受损的情况下仍然运行良好 可复用：在一个数据集上训练好的模型能够直接应用于同领域另外一个数据集 下面是新智元对最新论文的编译介绍，要查看完整的论文，请参见文末地址...给定一个含有 T 颗树的训练好的树集成模型，前向编码过程接收输入数据后，将该数据发送到集成中的树的每个根节点，当数据遍历所有树的叶节点后，该过程将返回一个 T 维向量，其中每个元素 t 是树 t 中叶节点的整数索引...例如，可以在随机森林的监督环境中学习决策规则，也可以在无监督的环境（例如完全随机树）中学习。 ? 解码过程 至于解码过程，则不那么明显。...事实上，森林通常用于从每棵树根到叶子的前向预测，如何进行向后重建，也即从叶子获得的信息中推演原始样本的过程并不清晰。 在这里，我们提出了一种有效并且简单（很可能是最简单的）策略，用于森林的后向重建。...具体说，给定一个训练好的含有 T 棵树的森林，以及一个有 中前向编码 的特定数据，后向解码将首先通过 中的每个元素定位单个叶节点，然后根据对应的决策路径获得相应的 T 个决策规则。

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    聊聊基于Alink库的随机森林模型

    随机森林的基本原理可以概括如下： 随机抽样训练集：随机森林通过有放回抽样（Bootstrap抽样）从训练集中抽取多个样本集，每个样本集可以重复出现或不出现某些样本。...集成预测：对于分类任务，随机森林通过投票（多数表决）决定样本的类别。对于回归任务，它们采用平均值或中位数来预测目标变量。 优点： 高准确性：随机森林通常具有很高的准确性，适用于多种类型的数据和任务。...Alink库中的实现 构建随机森林（Random Forest）算法时，有一些重要的要点和步骤，这些要点涉及数据准备、模型构建、调参等方面。...模型应用和部署： 模型应用：使用训练好的随机森林模型对新数据进行预测。 模型部署：将训练好的模型集成到实际应用中，提供预测服务。...该算子函数的说明可参考。 实现代码： /** * 随机森林算法 * 构建随机森林模型，参数设置如下： * 1. 从2-128，设置决策树的数量 * 2. 设置特征列 * 3.

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    PowerBI 被吊打，如何从数据中获得切实可行的商业见解

    ，且功能本身是安全稳定的； Zebra BI 已经获得强大生命力，不必担心它突然不运转。...，将您的 Power BI 报告提升到一个新的水平，并在创纪录的时间内从您的数据中提供切实可行的洞察力。...，如下（动画）： 对比分析，一键出图 使用 Zebra BI 构建对比分析，是非常简单的，如下（动画）： 用户只需要将表示实际，同期，预算或预测的数据字段拖拽到图表中，就能立即生成直观且标准细腻的对比分析...原生支持智能批注匹配 Zebra BI 还支持将批注与具体的呈现完美整合。如下（动画）： 用户不但知道生意的好坏，还可以立马聚焦在出问题的地方并获得解释，以便了解更清晰的故事。...（这个表情好符合这里的场景有没有） 从 Zebra BI 的商业案例中，不难发现站在巨人身上，哪怕你多做一点，都感觉你比巨人高了，当然巨人本身还是巨人。

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