为什么需要从随机森林中的数据中随机选择样本？

从随机森林中随机选择样本是为了解决两个问题：过拟合和方差。

过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在新数据上表现较差的现象。随机森林是一种集成学习算法，由多个决策树组成，每个决策树都是在随机选择的样本上训练得到的。通过从随机森林中随机选择样本，可以减少模型对训练集的过拟合程度，提高模型的泛化能力。

方差是指模型在不同的训练集上表现不稳定的现象。随机森林通过集成多个决策树的预测结果来得到最终的预测结果，每个决策树都是在不同的随机样本上训练得到的。通过从随机森林中随机选择样本，可以减少模型的方差，提高模型的稳定性。

总结来说，从随机森林中随机选择样本可以减少过拟合和方差，提高模型的泛化能力和稳定性。

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在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。...随机森林算法有很多优点：在数据集上表现良好在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很⼤大的优势它能够处理理很高维度（feature很多）的数据，并且不不用做特征选择在训练完后它能够给出哪些...2.2 影响分类效果的参数随机森林的分类效果（即错误率）与以下两个因素有关： 1）森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大 2）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...3.1 随机采样首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行、列的采样。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。...按这种算法得到的随机森林中的每一棵都是很弱的，但是组合起来就很厉害了。

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由许多决策树组成的随机森林更具有灵活性，从而较大地提高了准确预测的能力。本小节将主要从随机森林的创建、使用和评估进行介绍，最后展示如何对创建随机森林进行参数选择。 1....在创建决策树的每一步中，仅随机选择一部分变量进行创建节点（根节点和内部节点）。在本例中，仅使用2个随机变量进行创建决策树【在后续的学习中，我们将了解如何选择最适随机变量数量】。...接着，在余下的3个变量中，又随机选择两个变量（chest pain和weight），选择分类效果最优的变量作为节点。 ? 接着，在余下的2个变量中，继续选择两个变量进行创建节点。直至决策树创建成功。...将该患者的数据放进随机森林中（如，6棵树的随机森林），每一棵树都可以预测出一个结果。...随机森林的性能评价袋外数据与袋外数据集：在第一棵决策树中，原始数据中的第三个样本未被纳入bootstrapped数据集，被称为袋外样本（out-of-bag,OBB）。

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机器学习5：集成学习--Bagging与随机森林

给定包含m个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时该样本仍有可能被选中，这样，经过m此随机采样操作，我们得到含m个样本的采样集，初始训练集中有的样本在采样集里多次出现...具体来说，传统决策树在选择划分属性时是在当前结点的属性集合（假定有d个属性）中选择一个最有属性；而在RF中，对基决策树的每个结点，先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集，然后再从这个子集中选择一个最优属性用于划分...随机森林虽然只对bagging只做了一个小改动（特征的随机选择），但它简单、容易实现、计算开销小，在很多学习任务中展现出强大的性能，被誉为“代表集成学习技术水平的方法”。...Bagging中基学习器的多样性来自于样本扰动；而随机森林中基学习器的多样性来自样本扰动和属性扰动，这使得最终的泛化能力可通过个体学习器之间的差异度的增加而进一步提升。...随机森林中个体学习器的性能往往有所降低。然而，随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。

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一般情况下，数据集的特征成百上千，因此有必要从中选取对结果影响较大的特征来进行进一步建模，相关的方法有：主成分分析、lasso等，这里我们介绍的是通过随机森林来进行筛选。...用随机森林进行特征重要性评估的思想比较简单，主要是看每个特征在随机森林中的每棵树上做了多大的贡献，然后取平均值，最后比较不同特征之间的贡献大小。...衍生知识点：权重随机森林的应用（用于增加小样本的识别概率，从而提高总体的分类准确率）随机森林/CART树在使用时一般通过gini值作为切分节点的标准，而在加权随机森林（WRF）中，权重的本质是赋给小类较大的权重...随机森林针对小样本数据类权重设置 https://wenku.baidu.com/view/07ba98cca0c7aa00b52acfc789eb172ded639998.html ?...通过sklearn中的随机森林返回特征的重要性： ? 举个样例： ? sklearn.metrics中的评估方法介绍： ?

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最近几年的国内外大赛，包括2013年百度校园电影推荐系统大赛、2014年阿里巴巴天池大数据竞赛以及Kaggle数据科学竞赛，参赛者对随机森林的使用占有相当高的比例。...信息增益在决策树算法中是用来选择特征的指标，信息增益越大，则这个特征的选择性越好。　　这方面的内容不再细述，感兴趣的同学可以看信息&熵&信息增益这篇博文。...4 随机森林的生成　　前面提到，随机森林中有许多的分类树。我们要将一个输入样本进行分类，我们需要将输入样本输入到每棵树中进行分类。...为什么要随机抽样训练集？...2）如果每个样本的特征维度为M，指定一个常数m<<M，随机地从M个特征中选取m个特征子集，每次树进行分裂时，从这m个特征中选择最优的；　　3）每棵树都尽最大程度的生长，并且没有剪枝过程。

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随机森林--你想到的，都在这了

Bagging策略来源于bootstrap aggregation：从样本集（假设样本集N个数据点）中重采样选出Nb个样本（有放回的采样，样本数据点个数仍然不变为N），在所有样本上，对这n个样本建立分类器...总的来说就是随机选择样本数，随机选取特征，随机选择分类器，建立多颗这样的决策树，然后通过这几课决策树来投票，决定数据属于哪一类(投票机制有一票否决制、少数服从多数、加权多数) 2....随机森林有什么优缺点优点：在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势，表现良好。它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择(因为特征子集是随机选择的)。...其实，该缺失值填补过程类似于推荐系统中采用协同过滤进行评分预测，先计算缺失特征与其他特征的相似度，再加权得到缺失值的估计，而随机森林中计算相似度的方法（数据在决策树中一步一步分类的路径）乃其独特之处。...bagging方法中Bootstrap每次约有1/3的样本不会出现在Bootstrap所采集的样本集合中，当然也就没有参加决策树的建立，把这1/3的数据称为袋外数据oob（out of bag）,它可以用于取代测试集误差估计方法

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【原创精品】随机森林在因子选择上的应用基于Matlab

在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为哪一类。...；（c）它能够处理很高维度的数据，并且不用做特征选择，对数据集的适应能力强；（d）可生成一个Proximities= 矩阵，用于度量样本之间的相似性：（表示样本 i 和 j 出现在随机森林中同一个叶子结点的次数...T 中的每棵树 t 对样本计算预测准确率 At。...，生长每棵树中节点分裂随机选择的变量子集中变量的个数mtry，以及每棵树的规模，在用于样本的预测分类的情况下，每个样本所占的权重也可以设置。...基于随机森林的因子选择方法基于随机森林的因子筛选求解流程图随机森林算法因子重要性检测结果本题提供了2014年和2015年两年的数据，由于上市公司年报数据在第二年4月30号之前出来，所以2014年的数据选择区间为

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随机森林

个原始样本中有放回地随机抽取 ? 个作为单棵树的训练集。假设随机森林中CART树数目为 ? ，那么我们通过该办法生成 ? 个独立的训练集用于CART的训练。对于单独一个样本而言，它在 ?...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 ?...在随机森林中，简单来说，当某一特征在所有树中离树根的平均距离越近，这一特征在给定的分类或回归问题中就越重要。一般有两种计算特征重要性的方法：基于基尼系数和基于OOB袋外数据。...基于基尼系数随机森林中每棵树都是CART决策树，因此树在选择向下分裂的特征时，都是基于基尼系数。假设某特征的在某一棵树上的节点 ? 向下分裂，分裂前的基尼系数为 ?...随机地对袋外数据OOB所有样本的特征X加入噪声干扰，再次计算它的袋外数据误差,记为 ? . 假设随机森林中有 ? 棵树,那么对于特征 ? 的重要性为 ? 。

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集成算法｜随机森林分类模型

随机森林采用决策树作为弱分类器，在bagging的样本随机采样基础上，⼜加上了特征的随机选择。当前结点特征集合（个特征），随机选择个特征子集，再选择最优特征进行划分。...控制了随机性的引入程度，推荐值：算法步骤从样本集N中有放回随机采样选出个样本。从所有特征中随机选择k个特征，对选出的样本利用这些特征建立决策树(一般是CART方法)。...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。...---- 随机森林得到的feature_importance的原理在随机森林中某个特征X的重要性的计算方法如下：对于随机森林中的每一颗决策树，使用相应的OOB(袋外数据)数据来计算它的袋外数据误差...---- 随机森林的优缺点优点决策树选择部分样本及部分特征，一定程度上避免过拟合。决策树随机选择样本并随机选择特征，模型具有很好的抗噪能力，性能稳定。

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随机森林回归算法_随机森林算法的优缺点

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。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...算法原理如下：（a）从训练样本集S中随机的抽取m个样本点，得到一个新的S1…Sn个子训练集; （b）用子训练集，训练一个CART回归树(决策树)，这里在训练的过程中，对每个节点的切分规则是先从所有特征中随机的选择...这样使得在训练的时候，每一棵树的输入样本都不是全部的样本，使得相对不容易出现过拟合over-fitting。然后进行特征采样，从M个Features中，选择m个(m << M)。...每一棵回归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让每一棵回归树进行学习），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（新的输入数据），可以用不同的角度去看待它

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节点的基尼不纯度是指，根据节点中样本的分布对样本分类时，从节点中随机选择的样本被分错的概率。例如，在根节点中，根据节点中的样本标签有44.4％的可能性错误地对某个随机选择的数据点进行分类。...在训练时，随机森林中的每棵树都会从数据点的随机样本中学习。...用于拆分节点的随机特征子集随机森林中的另一个主要概念是，只考虑所有特征的一个子集来拆分每个决策树中的每个节点。...我们还可以通过删除不重要的特征，来把特征重要性用于特征选择。可视化森林中的树最后，我们可以可视化在森林中的单个决策树。这次我们必须限制树的深度，否则它将太大而无法被转换为一幅图像。...具有低偏差和高方差的特征，这会导致过拟合训练数据。基尼不纯度：决策树在拆分每个节点时尝试最小化的度量。表示根据节点中的样本分布对随机选择的样本分类错误的概率。

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XGBOOST算法

知识复习：随机森林随机森林是在决策树（回归树）的基础上放入许多棵树，并行的，独立的构造出每一棵树，构成一个森林，这些树之间本身没有关系，通过最后将森林中所有的结果选举出最佳的结果达到优化提升的目的。...定义： XGBOOST算法也是有多颗树，只不过这里有一点区别，与随机森林中的对比起来说的化，可以把随机森立中的树理解成为并行的，但是XGBOOST中虽然有多棵树，但是它每一次放入第k棵树都是去判断第k-...1颗树，并且放入树之后的效果要好才行，不让就不允许放入，，这就相当于串行的概念，XGBOOST算法的目标就是在每放入一棵树的时候如何去选择这颗树应不应该放入的过程，通俗的来说就是XGBOOST算法就是为了决策在放入树的时候该不该放入的问题...k-1颗树，并且放入该树之后，想过还要有所提升才准许放入，这就相当于监督问题，这个时候就可以按照监督学习的步骤去处理，模型表示如下，k表示树的个数，f表示构建的每个树的结构，xi表示第i个样本,xi在每个树上的得分值的和就是...，也就是将上式中的损失loss函数l展开为平方误差的形式。

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随机森林再复习

Forest): 随机森林是一个最近比较火的算法，它有很多的优点：在数据集上表现良好在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择...在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。...在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意 - 采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行行、列的采样。...这样使得在训练的时候，每一棵树的输入样本都不是全部的样本，使得相对不容易出现over-fitting。然后进行列采样，从M 个feature中，选择m个(m << M)。...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

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因果森林总结：基于树模型的异质因果效应估计

split 的分裂准则修改如下：其中：在叶子结点内可以认为所有样本同质，所以因果森林构建完成后，给定测试数据，其预测值为： 3....在单棵树中，将测试数据所在叶子结点的观测目标值取平均作为该树对的预测； 2. 在多棵树中，将单棵树的不同预测结果取平均作为最终的预测结果。...而在广义随机森林中，首先基于因果森林得到各数据相对于测试数据的权重，之后加权求解局部估计等式，具体地：权重估计阶段：将数据与测试数据在同一叶子结点中的“共现频率”作为其权重，如下：...function 为；此时： 3.3 局部估计等式在广义随机森林中，假设下列的数据产生过程：这里，有：此时相当于：带上权重的时候类似。...在随机森林假设的线性 treatment effect 的情况下，这两种计算本质上是等价的。那为什么式 (13) 中的不能直接用第一种方式求，而是要大费周章地用梯度去近似呢？

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随机森林

思想：样本选择，在给定的N个数据集中，使用放回采样的形式采取N各样本构成一个新的训练集特征选择，假设每个样本有M个特征，随机从这M个特征中选出m（n<=m）个特征，一般选m=sqrt(M)个特征，然后计算...选择最优特征，这里是无放回的选择！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。...通过多N个样本构建的决策树就可以得到N个预测，然后再测试样本的时候，使用这N个决策树预测得到的结果使用投票机制就可已得到最终的分类结果。一些疑问？ 为什么要随机选择训练集？...如果不进行随机抽样，每棵树的训练集都一样得到的结果也一样就没有必要进行下去没因为最后的结果都只有一个 为什么要有放回的抽样？...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

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R 集成算法③ 随机森林

在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。...在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意 - 采样与完全分裂。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。假设输入样本为N个，那么采样的样本也为N个。...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，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（新的输入数据），可以用不同的角度去看待它，最终由各个专家，投票得到结果...指定所绘图形中各个类别的颜色； pch指定所绘图形中各个类别形状；还可以通过R自带的plot函数绘制随机森林决策树的数目与模型误差的折线图 rfImpute()函数可为存在缺失值的数据集进行插补（随机森林法...，不可以存在缺失情况； iter指定插值过程中迭代次数； ntree指定每次迭代生成的随机森林中决策树数量； subset以向量的形式指定样本集。

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决策树与随机森林

“直观来说，（数据集D的基尼系数）Gini(D)反映了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率，因此Gini(D)越小，则数据集D的纯度越高。”...两种方法可以避免过拟合：剪枝和随机森林。 4.1 剪枝剪枝分为预剪枝和后剪枝。预剪枝：在构建决策树的过程中，提前停止。如限制深度、限制当前集合的样本个数的最低阈值。...）随机森林中的每棵树是怎么生成的呢？...问题1：为什么要随机抽样训练集？如果不进行随机抽样，每棵树的训练集都一样，那么最终训练出的树分类结果也是完全一样的，这样的话完全没有bagging的必要；问题2：为什么要有放回地抽样？...案例解析 https://zhuanlan.zhihu.com/p/74345351 6.直观解释为什么随机森林胜过决策树？两个直观的原因随机森林由多个单树组成，每个树基于训练数据的随机样本。

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