随机森林提高准确率 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

信贷违约预测，随机森林准确率第一

大家好，我是Peter~ 本文是一个基于kaggle机器学习实战案例：基于机器学习的信贷违约预测实战，采用了多种模型，最终结果随机森林模型排名第一。...confusion_matrix(y_test, y_pred)) # 混淆矩阵 [[19 4] [ 3 19]] In 77: LRAcc = accuracy_score(y_pred,y_test) # 准确率...scoreListDT) print("Decision Tree Accuracy: {:.2f}%".format(DTAcc*100)) Decision Tree Accuracy: 84.44% 模型6-随机森林...max_depth':[1,2,3,4,5], 'subsample':[0.5,1], 'max_leaf_nodes':[2,5,10,20,30,40,50]} In 86: # 基于随机搜索查找参数组合

6112 0

随机森林

算法步骤:随机森林由LeoBreiman于2001年提出，它通过自助法（Bootstrap）重采样技术，从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练样本集合。...然后根据自助样本集生成k个分类树，这k个分类树组成随机森林。新数据的分类结果按各分类树投票多少形成的分数而定。...完全随机的取样方式使得每棵树都有过学习的可能，但是因为数量足够多使得最后的模型过学习的可能性大大降低随机森林在最后输出时采取的是Majority-voting。...特征选择随机森林具有准确率高、鲁棒性好、易于使用等优点，这使得它成为了目前最流行的机器学习算法之一。...对于一个决策树森林来说，可以算出每个特征平均减少了多少不纯度，并把它平均减少的不纯度作为特征选择的值。这也是所谓的随机森林模型中特征的重要性排序。

8102 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

随机森林

随机森林简述随机森林是一种以决策树为基分类器的集成算法，通过组合多棵独立的决策树后根据投票或取均值的方式得到最终预测结果的机器学习方法，往往比单棵树具有更高的准确率和更强的稳定性。...随机森林相比于决策树拥有出色的性能主要取决于随机抽取样本和特征和集成算法，前者让它具有更稳定的抗过拟合能力，后者让它有更高的准确率。 ?...基分类器的生成随机森林本质上是一种集成算法，由众多的基分类器组成。其中组成随机森林的基分类器是CART树，各棵决策树独立生成且完全分裂，既可以解决分类问题又可以解决回归问题。...越小时，模型的抗干扰性和抗过拟合性越强，但是模型的准确率会下降，因此在实际建模过程中，常需要用交叉验证等方式选择合适的 ? 值。随机森林参数随机选取的特征数 ? 随机抽取的特征数 ?...之所以可以用这个表达式来作为相应特征的重要性的度量值是因为：若给某个特征随机加入噪声之后，袋外的准确率大幅度降低，则说明这个特征对于样本的分类结果影响很大，也就是说它的重要程度比较高。

1.2K3 0

随机森林

定义随机森林算法的思想就是通过集成学习和随机的方式将多棵树集成的一种算法，通过多棵树对数据集进行学习训练最后投票选举出最佳的一个最终的输出。这里每一棵树是一颗决策树，也叫作一个分类器。...特点：准确率极高不用对决策树剪枝能够很好的处理高维度的数据，不需要降维能很好的处理大数据及在有缺省值的时候也能得到很好的结果相关概念信息，熵，信息增益：其实这几个概念是在决策树中出现的，...还有一点就是随机森林中不像决策树中那样每次选择一个最大特征最为划分下一个子节点的走向。构建决策树，有了采集的样本集就可以采用一般决策树的构建方法的得到一颗分类的决策树。...优缺点：优点：它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择；由于随机选择样本导致的每次学习决策树使用不同训练集，所以可以一定程度上避免过拟合；缺点：随机森林已经被证明在某些噪音较大的分类或回归问题上会过拟合...；对于有不同级别的属性的数据，级别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

8827 0

随机森林随机选择特征的方法_随机森林步骤

(随机森林（RandomForest,RF）网格搜索法调参) 摘要：当你读到这篇博客，如果你是大佬你可以选择跳过去，免得耽误时间，如果你和我一样刚刚入门算法调参不久，那么你肯定知道手动调参是多么的低效。...对于scikit-learn这个库我们应该都知道，可以从中导出随机森林分类器（RandomForestClassifier），当然也能导出其他分类器模块，在此不多赘述。...Score (Train): %f" % metrics.roc_auc_score(y_test, y_predprob)) #输出结果为0.9841897233201581 #相对于默认情况,袋外分数有提高

1.8K2 0

随机森林是森林吗？

具体而言，随机森林可以通过引入随机性来降低过拟合的风险，并增加模型的多样性。对于分类问题，随机森林采用投票机制来选择最终的类别标签；对于回归问题，随机森林采用平均值作为最终的输出。...随机森林相较于单个决策树具有以下优点：准确性高：随机森林通过多个决策树的集成，可以减少单个决策树的过拟合风险，从而提高整体的准确性。...然而，随机森林也有一些限制和注意事项：训练时间较长：相比于单个决策树，随机森林的训练时间可能会更长，因为需要构建多个决策树。内存消耗较大：随机森林对于大规模数据集和高维特征可能需要较大的内存存储。...随机性导致不可复现性：由于随机性的引入，每次构建的随机森林可能会有所不同，这导致模型的结果不具有完全的可重复性。...总的来说，随机森林是一个强大的机器学习方法，它通过构建多个决策树，并根据一定规则进行集成，以提高模型的准确性和稳定性。喜欢点赞收藏，以备不时之需。

2903 0

随机森林

集成学习（Ensemble Learning）：通常一个集成学习器的分类性能会好于单个分类器，将多个分类方法聚集在一起，以提高分类的准确率。集成学习并不算是一种学习器，而是一种学习器结合的方法。...尽管决策树有剪枝等等方法，随机森林算法的出现能够较好地解决过度拟合问题，解决决策树泛化能力弱的缺点。...随机森林实际上是一种特殊的bagging方法，它将决策树用作bagging中的模型。...最终随机森林的偏差可能会轻微增大，但是由于平均了几个不相关的树的结果，降低了方差，导致最终模型的整体性能更好。...随机森林在bagging的基础上更进一步：样本的随机：从样本集中用Bootstrap随机选取n个样本特征的随机：从所有属性中随机选取K个属性，选择最佳分割属性作为节点建立CART决策树（泛化的理解，

4591 0

机器学习（12）——随机森林集成学习随机森林

随机森林随机森林是在 Bagging策略的基础上进行修改后的一种算法。那随机森林具体如何构建呢？...，所谓的随机森林，重点要理解“随机”这两个关键字，表现为以下两个方面：（1）数据的随机性化（2）待选特征的随机化使得随机森林中的决策树都能够彼此不同，提升系统的多样性，从而提升分类性能。...数据的随机化：使得随机森林中的决策树更普遍化一点，适合更多的场景。...m个决策树形成随机森林,通过投票表决结果决定数据属于那一类注意：（有放回的准确率在：70% 以上，无放回的准确率在：60% 以上）如下图，假设随机森林中有3棵子决策树，2棵子树的分类结果是A类，1...右边是一个随机森林中的子树的特征选取过程。 ?

2.4K6 0

随机森林RandomForest

唯独随机森林，在适用性和可用性上都表现出相当不错的效果。正好，最近在和这个有关的东西，就mark一下。...随机森林对数据集在行方向上采用放回抽样（bootstraping重复抽样的统计方法）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，下图为spark mllib包中随机森林抽样源码： ?...随机森林的最终结果，采取投票方式产生，选择出现次数多的结果作为最终的预测结果： ?...---- spark 的mllib对随机森林有完整的实现，包里的该算法单机模式下很容易实现，但在分布式环境下，需要做很多优化才能实现，主要是大的数据量造成的io消耗会十分巨大，应该资源有限...，咱没有涉及到这方面的问题，可以参考ibm社区的随机森林实现一文，提出的数据存储，切分点抽样，逐层训练等几个优化点，有兴趣的同学们可以参考一下。

4823 0

随机森林算法

这周，在Kaggle竞赛寻找提高分数的方法时，我又遇到了这门课程。我决定试一试。这是我从第一堂课中学到的东西，这是一个1小时17分钟的视频，介绍了随机森林。...课的主题是随机森林，杰里米(讲师)提供了一些基本信息以及使用Jupyter Notebook的提示和技巧。 Jeremy谈到的一些重要的事情是，数据科学并不等同于软件工程。...随机森林 ? 我听说过“随机森林”这个词，我知道它是现有的机器学习技术之一，但是老实说，我从来没有想过要去了解它。我一直热衷于更多地了解深度学习技术。从这次演讲中，我了解到随机森林确实很棒。...这意味着你可以使用随机森林来预测股票价格以及对给定的医疗数据样本进行分类。一般来说，随机森林模型不会过拟合，即使它会，它也很容易阻止过拟合。对于随机森林模型，不需要单独的验证集。...随机森林只有一些统计假设。它也不假设你的数据是正态分布的，也不假设这些关系是线性的。它只需要很少的特征工程。因此，如果你是机器学习的新手，它可以是一个很好的起点。

8252 0

随机森林（RF）

步骤第一步：T中共有N个样本，有放回的随机选择N个样本。从N个训练用例（样本）中以有放回抽样的方式每次取一个，取样N次，形成一个训练集（即bootstrap取样：随机有放回的抽样）。...如果不是有放回的抽样，那么每棵树的训练样本都是不同的，都是没有交集的，这样每棵树都是“有偏的”，都是绝对“片面的”（当然这样说可能不对），也就是说每棵树训练出来都是有很大的差异的；而随机森林最后分类取决于多棵树...第四步：按照步骤1~3建立大量的决策树，这样就构成了随机森林了。剪枝剪枝则是为了增加模型的泛化能力，防止过拟合。考虑决策树的复杂对，对已生成的决策树进行简化，简化的过程称为剪枝。...使用随机森林法（RF）计算各指标的权重，相关代码如下：# -*- coding:utf-8 -*-# @author:Ye Zhoubing# @datetime:2024/7/19 10:30# @software...: PyCharm"""随机森林法计算各指标权重"""# 利用sklearn库求各指标的权重# 数据文件应该时纯数据，没有表头，表头在下面的df.columns处按列顺序定义import pandas

1601 0

随机森林算法

随机森林随机森林是基于 Bagging 思想实现的一种集成学习算法，它采用决策树模型作为每一个基学习器。...通过随机采样训练不同的模型，每个模型可以专注于数据的不同部分，从而减少过拟合的可能性。增强模型泛化能力：随机采样可以增加模型的多样性，而多样性是集成学习提高泛化能力的关键因素。...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。...sklearn.model_selection import GridSearchCV gc = GridSearchCV(rf, param_grid=param, cv=2) gc.fit(X_train, y_train) print("随机森林预测准确率...随机森林的总结：随机森林由多个决策树组成，每个决策树都是一个独立的分类或回归模型。随机森林利用多个决策树的预测结果进行投票（分类）或平均（回归），从而得到比单个决策树更准确和稳定的预测。

1171 0

随机森林回归算法_随机森林算法的优缺点

随机森林回归算法原理随机森林回归模型由多棵回归树构成，且森林中的每一棵决策树之间没有关联，模型的最终输出由森林中的每一棵决策树共同决定。...随机森林的随机性体现在两个方面： 1、样本的随机性，从训练集中随机抽取一定数量的样本，作为每颗回归树的根节点样本； 2、特征的随机性，在建立每颗回归树时，随机抽取一定数量的候选特征，从中选择最合适的特征作为分裂节点...（e）随机森林最终的预测结果为所有CART回归树预测结果的均值。随机森林建立回归树的特点：采样与完全分裂首先是两个随机采样的过程，随机森林对输入的数据要进行行(样本)、列(特征)的采样。...之后就是对采样之后的数据使用完全分裂的方式建立出回归树一般情况下，回归树算法都一个重要的步骤 – 剪枝，但是在随机森林思想里不这样干，由于之前的两个随机采样的过程保证了随机性，所以就算不剪枝，也不会出现...CART回归树的预测是根据叶子结点的均值，因此随机森林的预测是所有树的预测值的平均值。

1.5K1 0

随机森林算法

我将在分类中讨论随机森林，因为分类有时被认为是机器学习的基石。您可以在下面看到随机森林如何使用两棵树： ? 随机森林具有与决策树或装袋分类器几乎相同的超参数。...相比之下，随机森林算法随机选择观察和特征来构建几个决策树，然后平均结果。另一个区别是“深层”决策树可能会受到过度拟合的影响。随机森林通过创建特征的随机子集并使用这些子集构建较小的树来防止过度拟合。...通常，更多数量的树会提高性能并使预测更稳定，但它也会减慢计算速度。另一个重要的超参数是“max_features”，它是Random Forest考虑拆分节点的最大特征数。...2.提高模型速度该“n_jobs”超参数告诉引擎是多少处理器允许使用。如果它的值为1，则它只能使用一个处理器。值“-1”表示没有限制。 “random_state”使模型的输出可复制。...最后，在电子商务中，随机森林用于确定客户是否真的喜欢该产品。摘要：随机森林是一个很好的算法，可以在模型开发过程的早期进行训练，看看它是如何执行的，并且由于其简单性，很难建立一个“坏”的随机森林。

1.2K3 0

随机森林概述

随机森林由多棵决策树组成，采用多棵决策树联合进行预测可以有效提高模型的精度。这些决策树用对训练样本集随机抽样构造出的样本集训练得到。由于训练样本集由随机抽样构造，因此称为随机森林。...随机森林随机森林由Breiman等人提出[1]，它由多棵决策树组成。在数据结构中我们学过森林的概念，它由多棵数组成，这里沿用了此概念。...下图是用随机森林对平面上2类样本（红色和蓝色）进行训练和分类的结果（来自SIGAI云端实验室）： 1.jpg 按照前面介绍的，随机森林不仅可以用于分类问题，还可以用于回归问题。...对于分类问题，训练某决策树时在包外样本集中随机挑选两个样本，如果要计算某一变量的重要性，则置换这两个样本的这个特征值。统计置换前和置换后的分类准确率。...变量重要性的计算公式为： image.png 这翻译的是置换前后的分类准确率变化值。上面定义的是单棵决策树的变量重要性，计算出每棵树的变量重要性之后，对该值取平均就得到随机森林的变量重要性。

1.2K2 0

随机森林算法通俗易懂(改进的随机森林算法)

随机森林虽然简单，但它是最强大的机器学习算法之一，也是实际应用中非常常用的算法之一，是我们必须要掌握的算法。首先让我们简单的回顾下决策树算法，因为它是随机森林的基础。...为了提高决策树的泛化能力，决策树使用了剪枝的方法。但是剪枝在减少模型方差的同时，也减小了模型的偏差（准确度）。那么有没有其他方法，在降低模型方差的同时，又不降低显著降低模型偏差？...使用bagging集成多颗决策树（CART树）就叫做随机森林。...为了让CART树有更大差异性，随机森林除了对样本进行随机过采样，增加训练集的随机性之外，还在树的生成时引入了额外的随机，即特征随机。...3）随机森林的其他应用随机森林除了做正常的分类与回归预测，还可以使用到其他的一些场景。

1.9K2 0

随机森林再复习

这里只是准备简单谈谈基础的内容，主要参考一下别人的文章，对于随机森林与GBDT，有两个地方比较重要，首先是information gain，其次是决策树。...实现比较简单随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。...按这种算法得到的随机森林中的每一棵都是很弱的，但是大家组合起来就很厉害了。...我觉得可以这样比喻随机森林算法：每一棵决策树就是一个精通于某一个窄领域的专家（因为我们从M个feature中选择m让每一棵决策树进行学习），这样在随机森林中就有了很多个精通不同领域的专家，对一个新的问题...随机森林的过程请参考Mahout的random forest 。这个页面上写的比较清楚了，其中可能不明白的就是Information Gain，可以看看之前推荐过的文章

5698 0

【算法】随机森林算法

小编邀请您，先思考： 1 随机森林算法的原理？ 2 随机森林算法的应用？前言：随机森林是一个非常灵活的机器学习方法，从市场营销到医疗保险有着众多的应用。...随机森林能够用于分类和回归问题，可以处理大量特征，并能够帮助估计用于建模数据变量的重要性。这篇文章是关于如何使用Python构建随机森林模型。...1.2 随机决策树我们知道随机森林是将其他的模型进行聚合，但具体是哪种模型呢？从其名称也可以看出，随机森林聚合的是分类（或回归）树。...1.3 随机森林引入的随机森林算法将自动创建随机决策树群。由于这些树是随机生成的，大部分的树(甚至 99.9%)对解决你的分类或回归问题是没有有意义。...不管怎么样，这说明了随机森林并不限于线性问题。 1 使用方法 3.1 特征选择随机森林的一个最好用例是特征选择。

9298 2

数学建模--随机森林

集成学习：随机森林通过结合多棵决策树的预测结果来提高整体模型的准确性。对于分类问题，通常采用多数投票法；对于回归问题，则采用平均法。...随机森林的优点高准确度：由于是多个决策树的综合，随机森林能够有效避免过拟合，提高预测的准确性。并行计算：每棵树的训练过程是独立的，可以并行进行，从而大大加快了计算速度。...我们可以得出以下结论：并行计算能力：随机森林可以并行训练多个决策树，这显著提高了处理大规模数据集时的效率。这种并行优化技术使得随机森林能够有效应对大量样本和特征的数据集。...优势：高准确率：随机森林在大多数问题上表现优于线性算法，并且其准确率与Boosting方法相当。处理大数据集的能力：随机森林能够有效地在大数据集上运行，这使得它在实际应用中非常有用。...另一种方法是使用Laplace机制，在CART分类树作为单棵决策树的情况下，将随机森林与差分隐私保护相结合，以提高分类的准确率并保护隐私信息。

1451 0

【机器学习】随机森林

最后介绍了Bagging的代表学习算法随机森林，从方差和偏差的角度分析了Bagging为什么能集成以及随机森林为什么能防止过拟合。...随机森林随机森林是集成学习中Bagging方式的代表，其相对于决策树而已，有一个很重要的优点：防止过拟合。...到此，随机森林基本介绍完，但是依然存在问题，随机森林为什么能防止过拟合，随机森林适合什么样的场景？...随机森林优缺点优点：正如上文所述，随机森林在解决分类与回归两种类型的问题有很大的优势；随机森林抗过拟合能力比较强；随机森林能处理很高维度的数据（也就是很多特征的数据），并且不用做特征选择，因为建树时会随机选择一些特征作为待选特征子集...；训练速度快，容易做成并行化方法(训练时，树与树之间是相互独立的) ；随机森林可以做类似于GBDT那样的特征组合；在对缺失数据进行估计时，由于随机丢失特征，随机森林依然十分有效；当存在分类不平衡的情况时

9942 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭