因此一种减小方差的自然方式，也就是增加统计学习方法预测精度的方式，就是从总体中取出很多训练集，使用每一个训练集创建一个分离的预测模型，并且对预测结果求取平均值。...此外，随机森林可以考虑使用大量预测器，不仅因为这种方法减少了偏差，同时局部特征预测器在树型结构中充当重要的决策。 随机森林可以使用巨量的预测器，甚至预测器的数量比观察样本的数量还多。...因此，其它许多对局部数据特征有用的预测器并不会选定作为分割变量。随着随机森林计算了足够多的决策树模型，每一个预测器都至少有几次机会能成为定义分割的预测器。...大多数情况下，我们不仅仅只有主导预测器，特征预测器也有机会定义数据集的分割。 随机森林有三个主要的超参数调整： 结点规模：随机森林不像决策树，每一棵树叶结点所包含的观察样本数量可能十分少。...现在我们可以尝试优化我们的随机森林模型，如下我们可以使用带 5-折交叉验证的 GridSearchCV() 操作来优化随机森林： parameters = {'n_estimators':(100, 500
结构化数据 机器学习模型主要使用的是结构化数据，即二维的数据表。...机器学习在样本内数据训练模型用来预测： 样本内预测：根据训练模型对样本内数据进行预测，可与已知标签比较来评估模型表现 样本外预测：根据训练模型对样本外数据进行预测，不能与未知的标签比较 机器学习的难点就是如何用好的样本内预测来保证好的样本外预测...score & decision_function 预测器里还有额外的两个函数可以使用。...随机森林可以减小预测的方差，并且可以评估特征重要性。详情参考〖随机森林和提升树〗一贴。...由于遍历了这 K 份数据，因此该操作称为交叉验证。 如何通过选择交叉验证误差来选择模型描述如下。 接下来我们来看这两个调参的估计器，网格追踪和随机追踪。
因为每个用户将有一组这些因子，每部电影也将有一组这些因子，我们可以在交叉表中的用户和电影旁边显示这些随机初始化的值，然后我们可以填写这些组合的点积。...报告开始说： Bagging 预测器是一种生成预测器的多个版本并使用这些版本来获得聚合预测器的方法。聚合平均了这些版本……通过对学习集进行自助复制并将其用作新的学习集来形成多个版本。...创建随机森林 我们可以像创建决策树一样创建随机森林，只是现在我们还指定了指示森林中应该有多少树，如何对数据项（行）进行子集化以及如何对字段（列）进行子集化的参数。...在"创建随机森林"中，我们看到如何使用 Python 列表推导来对验证集进行预测，对森林中的每棵树都这样做： preds = np.stack([t.predict(valid_xs) for t in...有一种简单的方法可以弄清楚这一点，那就是使用随机森林！ 但在这种情况下，我们不使用随机森林来预测我们实际的因变量。相反，我们尝试预测一行是在验证集还是训练集中。
结构化数据 机器学习模型主要使用的是结构化数据，即二维的数据表。...score & decision_function 预测器里还有额外的两个函数可以使用。...标签 1 – 小于等于 4，4 和 7 之间，大于等于 7 (三类) 标签 2 – 数字本身 (十类) 代码如下： 用含有 100 棵决策树的随机森林来解决这个多输入分类问题。...由于遍历了这 K 份数据，因此该操作称为交叉验证。 如何通过选择交叉验证误差来选择模型描述如下。 接下来我们来看这两个调参的估计器，网格追踪和随机追踪。...解释一下代码： 前 10 行就是引入各种包，并准备好 X 和 y，创建一个含 20 个决策树的随机森林模型，那么它有超参数最大树深、最多特征数、最小可分裂样本数、和分裂标准。
Bootstrapping随机森林算法将集成学习方法与决策树框架相结合，从数据中创建多个随机绘制的决策树，对结果进行平均以输出通常会导致强预测/分类的结果。...对于一个完整的数据科学项目，我们还希望执行交叉验证并选择具有最佳结果的选项。但是，为了简单起见，我没有在本文中使用交叉验证，并将在以后的文章中讨论交叉验证和网格搜索。...使用此功能后，我们现在拥有可用于模型训练和测试的数据集。 随机森林模型 我们将继续使用 sklearn 模块来训练我们的随机森林模型，特别是 RandomForestClassifier 函数。...我想再次强调，这些值是通过最少的微调和优化来选择的。本文的目的是演示随机森林分类模型，而不是获得最佳结果（尽管该模型的性能相对较好，我们很快就会看到）。...为了测试经过训练的模型，我们可以使用内部的“.predict”函数，将我们的测试数据集作为参数传递。我们还可以使用以下指标来查看我们的测试效果如何。
train 下一节将介绍其中的其他功能 。 再现性注意事项 许多模型在估计参数的阶段使用随机数。此外，重采样索引是使用随机数选择的。有两种主要的方法来控制随机性以确保可重复的结果。...该 预测器的_k 个_训练集值的平均值 用作原始数据的替代。在计算到训练集样本的距离时，计算中使用的预测变量是该样本没有缺失值且训练集中没有缺失值的预测变量。...另一种方法是使用训练集样本为每个预测因子拟合一个袋状树模型。这通常是一个相当准确的模型，可以处理缺失值。当一个样本的预测器需要估算时，其他预测器的值会通过袋装树进行反馈，并将预测值作为新值。...最后一个值，袋外估计值，只能由随机森林、袋装树、袋装地球、袋装灵活判别分析或条件树森林模型使用。GBM模型不包括在内。另外，对于留一法交叉验证，没有给出重采样性能指标的不确定性估计。...在某些情况下，比如pls或gbm对象，可能需要指定来自优化后拟合的额外参数。在这些情况下，训练对象使用参数优化的结果来预测新的样本。
它能够自动发现特征与标签之间的非线性关系，当决策边界非线性，并且你懒得手动去找非线性关系时，可以用它一把梭。 既然广义线性模型能这么玩，为何随机森林，或其它回归器/预测器能不能也这么玩？...随机森林本身就是集成了，为何要再集成一次，不要关心这个，这个模型的好处就是，随机森林可以无缝替换为任何预测器。 答案当然是可以，但有个小的变化。...后来它就成为了 Kaggle 上常用的 Stacking，或者 Blending 集成： 原理大致是这样： 将输入分成互斥的 K 份，对于每一份训练一个预测器，使用其它几份用于训练，当前的那份用于预测...将这些预测器放进一组，并连接预测结果。之后，重复这个操作来训练几组其它的预测器（最好是不同类型的），并得到其它一些预测结果。将这些预测结果叠起来作为新的特征，重复这个过程。...在最后一轮重复中进行常规的分类或者回归操作。 以上是训练过程，对于预测过程，将输入依次扔给每一轮的每组预测器，每组的结果取平均（或众数），不同组的结果堆叠起来扔给下一层。
但有时候fit_transform是被优化过的，运行会快一些。 预测器。(先列出来，后文会涉及到)能够对于给定的数据集进行预测的估算器，包含了predict方法。...通常这是一种“过拟合”的情况。 使用交叉验证评估模型 sklearn中提供了交叉验证的功能。K-折交叉验证的过程是，将训练集随机分割成K个不同的子集。每个子集称为一折(fold)。...尝试其他模型：随机森林和SVM 随机森林 ? SVM ? 几个模型的结果总结如下面表格： ? 目前来看随机森林的表现最好：训练集和交叉验证的误差得分都小。...可以通过将搜索结果转为dataframe查看更多细节： ? 使用随机搜索调整超参数 ? 随机搜索是使用了sklearn中的RandomizedSearchCV。...将最优模型应用于测试集 通过前面的分析，我们认为随机森林模型效果是最好的，并且使用两种方式取得了最佳的超参数。接下来要在测试集上使用最佳模型。见下面的代码： ?
我们将带你进入三个关键阶段： 数据探索 – 详细了解我们的数据 数据清洗 – 清理数据，使其更适合统计建模 预测建模 – 运行实际算法并获得结果 使用pandas进行数据探索 为了进一步探索我们的数据...我们看到如何在Python中使用pandas进行探索性数据分析，希望你对pandas（熊猫）的爱将会增加，pandas库为你的数据集分析提供一些帮助。...此外，我鼓励大家考虑可能从数据中发掘附加信息，例如，创建列LoanAmount / TotalIncome可能是有道理的，因为它给出了申请人如何适应偿还贷款的想法。 接下来，我们将看看创建预测模型。...这是模型数据过拟合的结果。我们尝试一个更复杂的算法，看看是否有帮助。 随机森林 随机森林是解决分类问题的另一种算法。...记住，随机森林模型不是完全可复用的。不同的变量运行结果会有变化，但输出尽量保持正确。 你会注意到，即使在对随机森林进行了一些基本的参数调整之后，我们交叉验证的精度只比原始逻辑回归模型略好一些。
2.2 数据操作 2.2.1 Pandas基础操作 读取数据： 学习如何使用Pandas读取CSV、Excel和SQL等格式的数据。...： 学习如何使用NumPy创建数组和矩阵。...随机森林（Random Forest） 基本原理 随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合其预测结果来提高模型性能。每棵树在训练时使用不同的随机样本和特征。...F1-score：精确率和召回率的调和平均数，综合评估模型的性能。 混淆矩阵（Confusion Matrix）：用于具体评估分类模型的表现，显示预测结果与实际结果的对比。...： 随机森林是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树来提高模型的泛化能力。
train 下一节将介绍其中的其他功能 。 再现性注意事项 许多模型在估计参数的阶段使用随机数。此外，重采样索引是使用随机数选择的。有两种主要的方法来控制随机性以确保可重复的结果。...有两种方法可以确保在调用训练时使用相同的重样本。第一种是在调用训练前使用set.seed。第一次使用随机数是为了创建重采样信息。...另一种方法是使用训练集样本为每个预测因子拟合一个袋状树模型。这通常是一个相当准确的模型，可以处理缺失值。当一个样本的预测器需要估算时，其他预测器的值会通过袋装树进行反馈，并将预测值作为新值。...最后一个值，袋外估计值，只能由随机森林、袋装树、袋装地球、袋装灵活判别分析或条件树森林模型使用。GBM模型不包括在内。另外，对于留一法交叉验证，没有给出重采样性能指标的不确定性估计。...在某些情况下，比如pls或gbm对象，可能需要指定来自优化后拟合的额外参数。在这些情况下，训练对象使用参数优化的结果来预测新的样本。
., 2022] 是一种新的机器学习方法， 它结合了它们的优势并采用互补的多样化方法来获得更好的泛化预测器。因此，LCE 进一步增强了随机森林和 XGBoost 的预测性能。...Bagging 对方差减少有主要作用：它是一种生成多个版本的预测器（bootstrap replicates）并使用它们来获得聚合预测器的方法。目前 bagging 的最先进的方法是随机森林。...Bagging 通过从随机抽样中创建多个预测变量并替换原始数据集（例如，图 2 中的 D¹、D²）以简单多数票聚合树来降低方差。LCE 在每个节点中存储由基学习器生成的模型。 对于缺失数据的处理。...结果表明与最先进的分类器（包括随机森林和 XGBoost）相比，LCE 平均获得了更好的预测性能。...以下示例说明了在公共数据集上使用 LCE 进行分类和回归任务。还显示了包含缺失值的数据集上的 LCE 示例。 Iris 数据集上的这个示例说明了如何训练 LCE 模型并将其用作预测器。
01 — 数据探索(Exploratory Data Analysis) 对数据进行探索性的分析，通常会用 pandas 来载入数据，并做一些简单的可视化来理解数据。...当数据分布不平衡时，根据评分标准和具体模型的使用不同，可能会严重影响性能。 对 Numerical Variable，可以用 Box Plot 来直观地查看它的分布。...如果我们去预测一条微博交互数所在档位，预测器只需要把所有微博预测为第一档（0-5）就能获得非常高的准确率，而这样的预测器没有任何价值。那如何来解决机器学习中数据不平衡问题呢？...，以此类推，最终组合所有分类器的结果得到最终结果。...来说，比较重要的就是随机森林中树的数量 （n_estimators ）以及在训练每棵树时最多选择的特征数量（max_features） 通常我们会通过一个叫做 Grid Search 的过程来确定一组最佳的参数
因此我们可以通过计算一个特征在森林的全部树中出现的平均深度来预测特征的重要性。sklearn 在训练后会自动计算每个特征的重要度。你可以通过feature_importances_变量来查看结果。...没有足够预测器（左）和有过多预测器（右）的GBRT集成 为了找到树的最优数量，你可以使用早停技术（第四章讨论过）。...现在对在保持集中的每一个实例都有三个预测值。我们现在可以使用这些预测结果作为输入特征来创建一个新的训练集（这使得这个训练集是三维的），并且保持目标数值不变。...诀窍是将训练集分成三个子集：第一个子集用来训练第一层，第二个子集用来创建训练第二层的训练集（使用第一层分类器的预测值），第三个子集被用来创建训练第三层的训练集（使用第二层分类器的预测值）。...现在让我们来评估测试集上的集合。对于测试集中的每个图像，用所有分类器进行预测，然后将预测馈送到 blender 以获得集合的预测。它与你早期训练过的投票分类器相比如何？ 练习答案见附录 A 。
第一个改进是将机器学习现代化，利用随机森林回归模型，并大大扩展了X射线数据集和特征提取与转换，这被称为UCBShift-X预测器。...最后的随机森林回归步骤中，如果存在与目标蛋白质的同源性，结合这两个模块来进行化学位移预测，否则仅使用UCBShift-X模块进行位移预测。...作者使用了scikit-learn包中实现的Extra Tree回归器和随机森林回归器。...UCBShift-X预测算法（图1中的紫色路径）使用特征向量，并依次采用Extra Tree回归器（R0）和随机森林回归器（R1）。...UCBShift对侧链原子类型进行化学位移预测的性能 表 2 表2显示了使用UCBShift和SHIFTX2模型对侧链原子类型进行化学位移预测的平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、皮尔逊相关系数
结构化数据(structured data)是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据。 非结构化数据是没有预定义的数据，不便用数据库二维表来表现的数据。非结构化数据包括图片，文字，语音和视频等。...预测器是估计器做的一个延展，具备对数据进行预测的功能。...下面看看随机森林里包含的估计器个数和其本身。...：评估交叉验证的结果。...第7-8行准备好数据X和y，创建一个含20个决策树的随机森林模型。 第10-14和23-27行为对随机森林的超参数『最大树深、最多特征数、最小可分裂样本数、分裂标准』构建候选参数分布与参数网格。
为了提高决策树的准确性，通常将它们合并到随机森林中，随机森林使用多个树来对数据结点进行分类，并将多数决策作为最终分类。...为了演示决策树如何工作以及如何在Redis中表示决策树，我们将使用scikit-learn Python包和Redis构建一个泰坦尼克号生存预测器。...，并将树的深度限制为3.下图显示了决策树的结构，由分类器学习而来： [Titanic decision tree learned by scikit] 加载Redis预测器 Redis-ML模块提供了两个用于处理随机森林的命令...：ML.FOREST.ADD命令在森林的上下文中创建决策树,ML.FOREST.RUN命令使用随机森林评估数据节点。...将决策树加载到Redis中，我们可以创建两个向量来比较Redis的预测和scikit-learn的预测(结果)： #generate a vector of scikit-learn predictors
当决策树被设计用来处理预测器的离散数据或是类别时，任何数量的分类变量对决策树来说都不是真正的问题。使用决策树训练得到的模型相当直观，在业务上也非常容易解释。...你可以在训练集上构建决策树模型，而且其在训练集上的结果可能优于其它算法，但你的测试集最终会证明它是一个差的预测器。你必须对树进行剪枝，同时结合交叉验证才能得到一个没有过拟合的决策树模型。...，决定应该何时选择这三种算法，流程如下： 首当其冲应该选择的就是逻辑回归，如果它的效果不怎么样，那么可以将它的结果作为基准来参考； 然后试试决策树（随机森林）是否可以大幅度提升模型性能。...即使你并没有把它当做最终模型，你也可以使用随机森林来移除噪声变量； 如果特征的数量和观测样本特别多，那么当资源和时间充足时，使用SVM不失为一种选择。 ?...最后，大家请记住，在任何时候好的数据总要胜过任何一个算法。时常思考下，看看是否可以使用你的领域知识来设计一个好的特征。在使用创建的特征做实验时，可以尝试下各种不同的想法。
结构化数据(structured data)是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据。 非结构化数据是没有预定义的数据，不便用数据库二维表来表现的数据。非结构化数据包括图片，文字，语音和视频等。...预测器是估计器做的一个延展，具备对数据进行预测的功能。...下面看看随机森林里包含的估计器个数和其本身。...第7-8行准备好数据X和y，创建一个含20个决策树的随机森林模型。 第10-14和23-27行为对随机森林的超参数「最大树深、最多特征数、最小可分裂样本数、分裂标准」构建候选参数分布与参数网格。...(3) 训练和评估 这步最简单，训练用估计器fit()先拟合，评估用预测器predict()来评估。
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