随机森林（Random Forest）算法入门简介随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过组合多个决策树来进行分类或回归任务。...随机森林具有很高的准确性和鲁棒性，且能够处理大规模的数据集，因此在机器学习领域被广泛使用。算法原理随机森林算法基于决策树的集成思想，其中每个决策树由随机抽样的训练样本构建而成。...在构建每个决策树时，随机森林会随机选择特征子集进行训练，以增加模型的多样性。在分类问题中，每个决策树会投票给出最终的分类结果；在回归问题中，每个决策树的预测结果会取平均值作为最终的预测结果。...实例演示：使用随机森林进行手写数字识别本示例演示如何使用随机森林算法对手写数字进行识别。我们将使用Python的sklearn库中的手写数据集来构建模型。...随机森林（Random Forest，简称RF）算法是一种集成学习方法，通过结合多个决策树模型来进行分类或回归任务。
Bagging 算法通过对原始数据集进行有放回的抽样，生成多个不同的数据子集，然后分别在这些子集上训练模型。最后，通过对这些模型的预测结果进行投票（分类问题）或求平均（回归问题），得到最终的预测。...以下是集成学习采用不同模型分别随机采样的原因：(每个模型随机采样数据) 降低过拟合风险：使用多个模型对应所有数据集可能会导致模型过于复杂，从而增加过拟合的风险。...避免模型同质性：如果所有模型都使用相同的数据集，可能会导致模型之间的同质性，即它们犯相同的错误。通过随机采样，可以确保每个模型有不同的视角和错误模式，从而在集成时能够互相补充和纠正。...用每个样本集作为训练样本构造决策树。单个决策树在产生样本集和确定特征后，使用CART算法计算，不剪枝。 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。...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。
一、决策树定义： 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。...⚪：内部结点 正方形：叶结点 二、决策树特征选择 2.1 特征选择问题 特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征。这样可以提高决策树学习的效率。...3.2.1理论推导 3.2.2代码实现 https://www.cnblogs.com/wsine/p/5180315.html 四、决策树的剪枝 4.1 原理 决策树生成算法递归地产生决策树...这样产生的结果容易出现过拟合现象。因为这样生成的决策树过于复杂，所以我们需要对决策树进行简化——剪枝。 剪枝：在决策树学习中将已生成的树进行简化的过程。...step2：决策树剪枝：用验证数据集对已生成的树进行剪枝并选择最优子树，这时用损失函数最小作为剪枝的标准。 5.1.1 回归树的生成 回归树用平方误差最小化准则，选择特征，生成二叉树。
输入数据表部分内容展示如下: 想要知道某个函数的意思 相关性分析： 概念： 相关性分析:对两个变量或多个变量之间相关关系的分析。事物之间通常都存在一定的联系。...类型： 时间序列分析有以下几种表现形式，并产生与之相适应的分析方法： (1)长期趋势变化：受某种基本因素的影响，数据依时间变化，表现为一种确定倾向,按某种规则稳步地增长或下降。...特征选择的标准不同会产生不同的特征决策树算法。 (2)决策树生成:根据所选特征的评估标准,从上至下递归地生成子节点,直到数据集不可分停止。...决策树可视化方法:使用sklearn.tree自带的plot_tree()方法;使用Graphviz;使用pydotplus模块。...聚类分析依赖于对观测对象的相似程度的理解,不同的距离度量和相似性度量，会产生不同的聚类结果，属于非监督学习任务。
什么是决策树 决策树是一种常见的机器学习方法，其核心思想是相同（或相似）的输入产生相同（或相似）的输出，通过树状结构来进行决策，其目的是通过对样本不同属性的判断决策，将具有相同属性的样本划分到一个叶子节点下...最终划分到同一个叶子节点上的样本，具有相同的决策属性，可以对这些样本的值求平均值来实现回归，对这些样本进行投票（选取样本数量最多的类别）实现分类....在工程应用上，可以对决策树做一些优化，不必让每一个特征都参与子表划分，而只选择其中较重要的（或者说影响因素较大的）的特征作为子表划分依据。...Boosting 什么是Boosting Boosting（直译为推进、提升）是一族可以将弱学习器提升为强学习器的算法，其工作原理是： 先训练出一个初始模型； 根据模型的表现进行调整，使得模型预测错误的数据获得更多的关注...：利用样本特征进行决策归类，将具有相同属性的样本划入一个子节点 2）决策树的用途：用作分类器、回归器 3）如何构建决策树：根据信息增益、增益率、基尼系数构建 4）什么情况下使用决策树：实用性较广，课用于一般回归
下面是一些常用的回归算法： 线性回归（Linear Regression）： 线性回归用于建立连续数值输出与一个或多个输入特征之间的线性关系。...Lasso回归倾向于产生稀疏的回归系数，即某些系数会变为零，从而实现特征的自动选择。...SVR对异常值具有一定的鲁棒性，并且适用于高维数据。 决策树回归（Decision Tree Regression）： 决策树回归使用树形结构来表示输入特征与输出值之间的关系。...随机森林回归（Random Forest Regression）： 随机森林回归是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并对它们的预测结果进行平均来提高预测精度。...梯度提升回归树（Gradient Boosting Regression Trees, GBRT）： 梯度提升回归树是一种迭代的决策树算法，通过逐步添加新的树来修正前面树的预测错误。
这些因素可以构成一个决策树，其中每个因素是决策节点，每个选择是方案枝，最终到达叶子节点，即做出决策。...决策树的思想虽然朴素，但它却能够处理非常复杂的决策问题，因此被广泛应用于经济学、管理学、计算机科学等多个领域。...一般分为两步：先生成决策树，产生所有可能的剪枝后的CART树，然后使用交叉验证来检验各种剪枝的效果，最后选择泛化能力好的剪枝策略。 ...DecisionTreeClassifier类的构造方法接受多个参数，用于控制决策树的构建过程和行为。...predict方法进行预测，输入待预测的数据，输出预测结果。
，α越大，系数值越小 2.Lasso 回归 对系数值进行绝对值处理 由于绝对值在顶点处不可导，所以进行计算的过程中产生很多0，最后得到结果为：稀疏矩阵 3...通过限制错误率的阈值，进行停止 2.10 线性回归的改进-岭回归【**】 1.api sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept...=True,solver="auto", normalize=False) 具有l2正则化的线性回归 alpha -- 正则化 正则化力度越大，权重系数会越小...***】 1.逻辑回归概念 解决的是一个二分类问题 逻辑回归的输入是线性回归的输出 2.原理 1.输入： 线性回归的输出...3.2 逻辑回归api介绍【*】 sklearn.linear_model.LogisticRegression() 注意：回归，分类api有时候是可以混合使用的 3.3 案例：癌症分类预测
否则利用采用信息增益法来选择用于对样本进行划分的特征，该特征即为测试特征，特征的每一个值都对应着从该节点产生的一个分支及被划分的一个子集。在决策树中，所有的特征均为符号值，即离散值。...此时也强制产生叶节点，该节点的类别为样本个数最多的类别 7.决策树剪枝 由于噪声等因素的影响，会使得样本某些特征的取值与样本自身的类别不相匹配的情况，基于这些数据生成的决策树的某些枝叶会产生一些错误...；尤其是在决策树靠近枝叶的末端，由于样本变少，这种无关因素的干扰就会突显出来；由此产生的决策树可能存在过拟合的现象。...min_samples_leaf个训练样本，否则分 枝就不会发生，或者，分枝会朝着满足每个子节点都包含min_samples_leaf个样本的方向去发生 一般搭配max_depth使用，在回归树中有神奇的效果...这个参数的数量设置得太小会引 起过拟合，设置得太大就会阻止模型学习数据。一般来说，建议从=5开始使用。如果叶节点中含有的样本量变化很 大，建议输入浮点数作为样本量的百分比来使用。
线性回归用例 线性回归的一些用途： 产品的销售; 定价，表现性能和风险参数 产生对消费者行为，盈利能力和其他商业因素的预见 趋势评估; 做出估计和预测 确定产品销售的营销效果，定价和促销 金融服务和保险领域的风险评估...计算效率 由于决策树具有内存分类模型，因此不会带来高昂的计算成本，因为它们不需要频繁进行数据库查找。 任意复杂决策边界 决策树无法简单地模拟任意的决策边界。...错误率 它们的错误率相对较高，但不如线性回归那么差。 数据兼容性 决策树可以处理具有数字和标称输入属性的数据。 假设 众所周知决策树是没有对空间分布或分类器结构的任何假设。...属性数量的影响 如果存在复杂的，人为的无形因素，这些算法往往会产生错误的结果。例如，在客户细分等情况下，很难想象决策树会返回准确的细分。...错误率 聚类错误测试的错误率更接近于贝叶斯分类器。 属性数量的影响 由于聚类算法能够处理复杂的任意边界，所以相较于决策树能够更好处理多个属性和复杂的交互。 我希望这可以帮助你开始使用这些算法！
树剪枝：通过删除决策树的某些部分以防止过拟合。 决策与预测：使用构建和剪枝后的决策树进行数据分类或回归预测。 例子：电子邮件分类 假设你想构建一个电子邮件分类器来区分垃圾邮件和正常邮件。...最后，使用这个剪枝后的决策树对新收到的电子邮件进行分类。 ---- 二、决策树基础 在深入了解CART算法之前，有必要先了解其基础——决策树模型。决策树是一种树形结构，用于进行决策或预测。...它由节点和边组成，并具有一个根节点和多个叶节点。 什么是决策树 决策树是一种流行的机器学习算法，主要用于分类和回归任务。它通过一系列“是或否”的问题来进行决策或预测。...你可能会观察多个特征，比如天气（晴、阴、雨）、温度（高、中、低）等。决策树会从根节点开始，根据这些特征进行一系列决策，最终在叶节点给出一个预测（适合或不适合郊游）。...CART算法是一种用于分类和回归的树模型，具有很高的灵活性和准确性。
如果你的神经网络在纯线性结构的训练数据上表现良好，则最好使用修剪后的决策树回归法，该方法可以模拟神经网络的线性和高变异性，但可以让数据科学家更好地控制深度、宽度和其他属性以控制过度拟合。...由于回归作为机器学习任务的特殊性和高差异性，因此需要仔细修剪决策树回归器。但是，它进行回归的方式是不规则的，而不是连续地计算值。因此，应该修剪决策树，使其具有最大的自由度。...() model.fit(X_train, y_train) 由于决策树回归参数非常重要，因此建议使用sklearn的GridCV参数搜索优化工具来找到模型的正确准则。...缩小的过程为回归模型增加了许多好处： 对真实参数的估计更加准确和稳定。 减少采样和非采样错误。 空间波动更平滑。...正因为如此，如果你希望对每个变量的优先级产生小的影响进行优先级排序，则 Ridge 是更好的选择。如果希望在模型中考虑几个变量，每个变量具有中等到较大的影响，则 LASSO 是更好的选择。
集成学习通过构建多个模型来解决单一预测问题 生成多基学习器，各自独立地学习和预测 通过平权或者加权的方式，整合多个基学习器的预测输出 传统机器学习算法 (例如：决策树，逻辑回归等) 的目标都是寻找一个最优分类器尽可能的将训练数据分开...集成学习把多个学习器结合起来，要获得好的集成，个体学习器应有一定的准确性 ，学习器不能太坏，并且学习器之间具有差异 。...有放回的产生训练样本 随机挑选 n 个特征（n 小于总特征数量） 预测：平权投票，多数表决输出预测结果 单个决策树在产生样本集和确定特征后，使用CART算法计算，不剪枝。...即使每棵决策树没有进行剪枝，随机森林也不会产生过拟合的现象。...对于每一轮训练，如果某个样本被正确分类，则它的权值会降低；反之，如果被错误分类，则权值会增加。这样做的目的是让后续的弱分类器更加关注那些难以正确分类的样本。
决策树的缺点包括: 决策树模型容易产生一个过于复杂的模型,这样的模型对数据的泛化性能会很差。...回归 ? 决策树通过使用 DecisionTreeRegressor 类也可以用来解决回归问题。...但对于所有其他算法默认是关闭的，当训练深度很深的树时往往会减慢训练速度。 1.10.5. 实际使用技巧 对于拥有大量特征的数据决策树会出现过拟合的现象。...当特征在大多数样本中具有零值时，与密集矩阵相比，稀疏矩阵输入的训练时间可以快几个数量级。 1.10.6....和 Misclassification （错误分类） ? 在 ? 训练 ? 节点上的数据时。 1.10.7.2. 回归标准 如果目标是连续性的值，那么对于节点 ?
Logistic回归 Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果 ? 与一些影响因素 ? 之间关系的一种多变量分析方法。可用于数据分类和曲线拟合回归。...朴素贝叶斯应用贝叶斯定理，其假设每个特征之间具有条件独立性。 ?...随机森林 随机森林是一种基于Bagging的集成学习模型。通过使用Bootstraping从原数据集随机抽取n个子数据集来训练n颗决策树，然后再将n颗决策树结果结合起来形成准确率更高的强学习器。...AdaBoost思想是将关注点放在被错误分类的样本上，减小上一轮被正确分类的样本权值，提高那些被错误分类的样本权值。然后，再根据所采用的基学习器进行学习训练。...总结 sklearn是机器学习的一个最佳选择，里面有常用的分类算法、回归算法、无监督算法以及数据处理接口，调用只需几行代码就可以实现你的机器学习模型。
机器学习中的决策树的概念和上面的思想是相同的，需要构建一个具有一组分层决策的树，最终给出决策结果，即分类或回归预测。尽可能使得决策树尺寸较小，同时要实现高分类/回归准确性。...归纳|Induction 从高层次来看，决策树归纳需要经过4个主要步骤： 训练数据集应具有一些特征变量、分类或回归输出； 确定数据集中的“最佳特征”以分割数据； 将数据拆分为包含此最佳特征的可能值的子集...也可以只在数据集中的值范围内进行拆分，这将使得我们免于浪费计算来测试那些表现差的分裂点。 对于回归树，可以使用简单的平方误差作为模型的代价函数： ?...实例实践 使用Scikit Lear中内置的函数来实现分类和回归的决策树是非常容易的。首先加载数据集并初始化决策树以进行分类。...另一方面，在调整了一些参数后，决策树可以很好地做到开箱即用； 使用树进行推理的计算成本与训练树的数据集呈对数关系，这是一个巨大的优势，意味着输入更多的数据不一定会对推理速度产生巨大的影响； 缺点|Cons
其实，Spark MLlib在数据挖掘上，与sklearn工具也是非常行相似的，也是Estimator，Transformer，Pipeline为主，如果有sklearn的基础，那么学习MLlib是会非常轻松的...并且，MLlib本身比sklearn还要简单一些，因为MLlib库中支持的功能相对更少一些，并且MLlib基于DataFrame数据比sklearn基于numpy array会更加直观一些。...通过附加一个或多个列将一个DataFrame转换成另外一个DataFrame。 Estimator：估计器。具有fit方法。...它接受一个DataFrame数据作为输入后经过训练，产生一个转换器Transformer。 Pipeline：流水线。具有setStages方法。...六、回归模型 Mllib支持常见的回归模型，如线性回归，广义线性回归，决策树回归，随机森林回归，梯度提升树回归，生存回归，保序回归。
本文结构： 基本流程 有放回抽样的好处 Bagging 特点 sklearn 中 Bagging 使用 Bagging 和 Boosting 的区别 ---- bagging：bootstrap aggregating...是一种并行式集成学习方法，可用于二分类，多分类，回归等任务。 基本流程： 对一个包含 m 个样本的数据集，有放回地进行 m 次随机采样，这样得到具有 m 个样本的采样集。 取 T 个这样的采样集。...结合：分类任务，使用简单投票法。回归任务，使用简单平均法。 ?...例如当基学习器是决策树时，Bagging 是并行的生成多个决策树，此时可以不做剪枝，这样每个都是强学习器，就会有过拟合的问题，但是多个学习器组合在一起，可以降低过拟合。...---- scikit-learn 中 Bagging 使用例子： 1 from sklearn.ensemble import BaggingClassifier 2 from sklearn.neighbors
如果预测输入落入两个特征值之间，则预测将会是一个分段线性函数，其值由两个最近的特征值的预测值计算得到。如果一个特征值对应多个预测标签值，则使用上述两种情况中的处理方式解决。...多输出回归是根据输入预测两个或多个数字输出。...控制了随机性的引入程度，推荐值： 对预测输出进行结合时，分类任务——简单投票法；回归任务——简单平均法 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...对于新数据，经过每棵决策树投票分类。 随机森林的优点 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。...随机森林的缺点 可能有很多相似决策树，掩盖真实结果。 对小数据或低维数据可能不能产生很好分类。 产生众多决策树，算法较慢。
中文翻译参考 《统计学习方法》决策树笔记 决策树可以分类，也可以回归，还有多输出任务 是随机森林的基础组成部分 1....Gini 不纯度来进行检测，也可以设置为entropy 基尼指数计算稍微快一点，SKlearn默认值 基尼指数会趋于在树的分支中将最多的类隔离出来 熵指数趋向于产生略微平衡一些的决策树模型 3....模型参数 决策树不需要事先设置参数，不添加约束的决策树模型，能很好的拟合数据，容易过拟合 min_samples_split（节点在被分裂之前必须具有的最小样本数） min_samples_leaf（叶节点必须具有的最小样本数...使用假设检验进行剪枝 ? 上图左侧没有剪枝，模型过拟合了 4. 回归 ? ? 同样需要设置合理的参数，左侧过拟合了 5....不稳定性 决策树 对旋转很敏感，可以使用 PCA 主成分分析，缓解 ? 决策树 对训练数据的微小变化非常敏感，随机森林可以通过多棵树的平均预测值限制这种不稳定性
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