1 概述

集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通
过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在
现实中集成学习也有相当大的作用，它可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预
测疾病的风险和病患者的易感性。在现在的各种算法竞赛中，随机森林，梯度提升树（GBDT），Xgboost等集成
算法的身影也随处可见，可见其效果之好，应用之广。

集成算法的目标
集成算法会考虑多个评估器的建模结果，汇总之后得到一个综合的结果，以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。

多个模型集成成为的模型叫做集成评估器（ensemble estimator），组成集成评估器的每个模型都叫做基评估器
（base estimator）。通常来说，有三类集成算法：装袋法（Bagging），提升法（Boosting）和stacking。

装袋法的核心思想是构建多个相互独立的评估器，然后对其预测进行平均或多数表决原则来决定集成评估器的结
果。装袋法的代表模型

一文学会随机森林在sklearn中的实现相关推荐

sklearn 随机森林_初识随机森林及sklearn实现
1.随机森林简介 (1)相关概念介绍:集成学习(Ensemble).自助法(bootstrap).自助抽样集成(bagging) 集成学习:组合多个弱监督模型得到一个更全全面的强监督模型,增强整体的泛 ...
监督学习 | 集成学习之Bagging、随机森林及Sklearn实现
文章目录集成学习 1. 投票分类器 1.1 硬投票法 1.2 软投票法 2. Bagging & Pasting 2.1 包外评估 2.2 Random Patches 和随机子空间 3. ...
机器学习中决策树的随机森林_决策树和随机森林在机器学习中的使用
机器学习中决策树的随机森林机器学习 (Machine Learning) Machine learning is an application of artificial intelligence ...
机器学习之随机森林（sklearn）
文章目录 1. 概述 1.1 集成算法的概述 1.2 sklearn中的集成算法 2. RandomForestClassfier 2.1 重要参数 2.1.1 控制基评估器的参数 2.1.2 n_e ...
python随机森林筛选变量_变量重要性随机森林在R中是否有类似Python的rfpimp来分组共线变量...
早上好我在R(randomForest,caret)中的随机林实现中使用置换重要性对变量进行排序.所有变量都是连续的,结果是明确的.在为了处理共线特性Terence Parr,Jeremy How ...
【2 - 随机森林 - 案例部分：随机森林在乳腺癌数据上的调参】菜菜sklearn机器学习
课程地址:<菜菜的机器学习sklearn课堂>_哔哩哔哩_bilibili 第一期:sklearn入门 & 决策树在sklearn中的实现第二期:随机森林在sklearn中的实现 ...
机器学习-Sklearn-02（随机森林）
机器学习-Sklearn-02(随机森林) 学习2 随机森林在sklearn中的实现 1 概述 1.1 集成算法概述集成学习(ensemble learning)是时下非常流行的机器学习算法,它本身 ...
Kaggle实战：随机森林预测泰坦尼克生存率
一.项目背景和分析需求的提出泰坦尼克号出事后,收集了乘客的各项数据,包括: PassengerId.Survived.Pclass.Name.Sex.Age.SibSp.Parch.Ticket.F ...
sklearn分类器算法：决策树与随机森林及案例分析
分类算法之决策树决策树是一种基本的分类方法,当然也可以用于回归.我们一般只讨论用于分类的决策树.决策树模型呈树形结构.在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以认为是if-then规则的 ...

一文学会随机森林在sklearn中的实现

1 概述

一文学会随机森林在sklearn中的实现相关推荐

最新文章

热门文章