在使用pytorch在对MNIST数据集进行预览时,出现了TypeError: 'module' object is not callable的错误: 上报错信息图如下: [在这里插入图片描述...] 从图中可以看出,报错位置为第35行,也就是如下位置的错误: images, labels = next(iter(data_loader_train)) 在经过多次的检查发现,引起MNIST数据集无法显现的问题不是由于这一行所引起的...,而是由于缺少了对图片进行处理,在加载数据代码的前添加上如下的代码: transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(),...: 1.获取手写数字的训练集和测试集 # 2.root 存放下载的数据集的路径 # 3.transform用于指定导入数据集需要对数据进行哪种操作 # 4.train是指定在数据集下完成后需要载入数据哪部分...(一次处理的数据大小) shuffle=True) # 将处理的数据集合打乱 data_loader_test
p=27050 随机森林是决策树的集合。在这篇文章中，我将向您展示如何从随机森林中可视化决策树。 首先让我们在房价数据集上训练随机森林模型。 加载数据并训练随机森林。...让我们再次训练随机森林 max_depth=3。...第一个决策树的可视化图： plot\_tree(rf.estimators\_\[0\]) 我们可以可视化第一个决策树： viz 概括 我将向您展示如何可视化随机森林中的单个决策树。...可以通过 estimators_ 列表中的整数索引访问树。有时当树太深时，值得用 max_depth 超参数限制树的深度。...本文选自《Python在Scikit-Learn可视化随机森林中的决策树分析房价数据》。
那我们怎么计算各特征在森林中的重要程度呢?每个特征在多棵数中出现，取这个特征值在多棵树中的重要程度的均值即为该特征在森林中的重要程度。如下式： ?...随机森林分类效果的影响因素 森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大； 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。...在训练完后，它能够给出哪些feature比较重要。 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)。 在训练过程中，能够检测到feature间的互相影响。...O条数据的类型是已知的,则用正确的分类与随机森林分类器的结果进行比较,统计随机森林分类器分类错误的数目,设为X,则袋外数据误差大小=X/O 优缺点： 这已经经过证明是无偏估计的,所以在随机森林算法中不需要再进行交叉验证或者单独的测试集来获取测试集误差的无偏估计...随机森林的过拟合问题 你已经建了一个有10000棵树的随机森林模型。在得到0.00的训练误差后，你非常高兴。但是，验证错误是34.23。到底是怎么回事？你还没有训练好你的模型吗？
随机森林是装袋的延伸，除了基于多个训练数据样本构建树木之外，它还限制了可用于构建树木的特征，迫使树木不同。这反过来可以提升表现。 在本教程中，您将了解如何在Python中从头开始实现随机森林算法。...描述 本节简要介绍本教程中使用的随机森林算法和声纳数据集。 随机森林算法 决策树涉及在每一步中从数据集中贪婪选择最佳分割点。 如果不修剪，这个算法使决策树容易出现高方差。...我们可以通过限制贪婪算法在创建树时在每个分割点评估的特征（行）来强制决策树不同。这被称为随机森林算法。 像装袋一样，训练数据集的多个样本被采集并且在每个样本上训练不同的树。...在决策树中找到最佳分割点涉及评估每个输入变量的训练数据集中每个值的成本。 对于装袋和随机森林，这个程序是在训练数据集的样本上执行的，并且是用替换的。...评论 在本教程中，您了解了如何从头开始实现随机森林算法。 具体来说，你了解到： 随机森林和Bagged决策树的区别。 如何更新决策树的创建以适应随机森林过程。
早先写了一篇关于yolov3训练自己数据集的博文Pytorch实现YOLOv3训练自己的数据集 其中很详细的介绍了如何的训练自定义的数据集合，同时呢笔者也将一些容易出现的bug写在了博文中，想着的是可以帮助到大家...YOLOv3训练自己的数据集 问题1：AssertionError: Shapefile out of sync, please delete data/test.shapes and rerun [在这里插入图片描述...[在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 问题4 windows环境下路径问题 问题描述：有些小伙伴在按照笔者的步骤进行自定义数据集训练时，出现了如下的报错信息： [在这里插入图片描述] 问题的原因...：由于笔者是在linux环境下进行的实验，所以没有出现这种情况。...解决方法： 打开dataset.py，把162行换成163行即可 [在这里插入图片描述] 总结：由于笔者能力有限，在叙述上难免有不准确的地方，还请谅解。
随机森林分类效果的影响因素 森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大； 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。...在训练完后，它能够给出哪些feature比较重要。 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)。 在训练过程中，能够检测到feature间的互相影响。...OOB： 上面我们提到，构建随机森林的关键问题就是如何选择最优的m，要解决这个问题主要依据计算袋外错误率oob error（out-of-bag error）。...O条数据的类型是已知的,则用正确的分类与随机森林分类器的结果进行比较,统计随机森林分类器分类错误的数目,设为X,则袋外数据误差大小=X/O 优缺点： 这已经经过证明是无偏估计的,所以在随机森林算法中不需要再进行交叉验证或者单独的测试集来获取测试集误差的无偏估计...随机森林的过拟合问题 你已经建了一个有10000棵树的随机森林模型。在得到0.00的训练误差后，你非常高兴。但是，验证错误是34.23。到底是怎么回事？你还没有训练好你的模型吗？
我们提供了两种集成方法：随机森林和梯度提升树(GBT)。这两种算法的主要区别在于集成模型中每个树部件的训练顺序。 随机森林使用数据的随机样本独立地训练每棵树。...这种随机性有助于使模型比单个决策树更健壮，而且不太可能会在训练数据上过拟合。 GBT(梯度提升树)每次只训练一棵树，每棵新树帮助纠正先前训练过的树所产生的错误。...随机森林：由于随机森林中的每棵树都是独立训练的，所以可以并行地训练多棵树(作为并行化训练单颗树的补充)。...通信：在决策树中的每个决策节点，决策树通常是通过从所有特征中选择部分特征来进行训练的，随机森林经常在每个节点将特征的选择限制在某个随机子集上。...扩展训练数据集大小：训练时间和测试错误 接下来的两张图片显示了使用更大的训练数据集时的效果。在有更多的数据时，这两种方法都需要更长时间的训练，但取得了更好的测试结果。
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...所以关键问题是如何选择最优的m（或者是范围），这也是随机森林唯一的一个参数。...我们知道，在构建每棵树时，我们对训练集使用了了不不同的bootstrap sample（随机且有放回地抽 取）。...假设输入样本为N个，那么采样的样本也为N个。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，使得相对不不容易易出现over-fitting。
在本教程中，您将了解如何在Python中从头开始实现随机森林算法。 完成本教程后，您将知道： 套袋决策树和随机森林算法的区别。 如何构造更多方差的袋装决策树。 如何将随机森林算法应用于预测建模问题。...随机森林算法 决策树涉及从数据集中（利用）贪婪选择选取最佳分割点过程中的每一步。 如果不精简（该算法），此算法容易使决策树出现高方差。...我们可以通过贪婪算法在创建树时在每个分割点评估的特征（行）来限制决策树不同。这被称为随机森林算法。 像装袋一样，测试数据集的多个样本在被采集后，接着在每个样本上训练不同的树。...在决策树中找到最佳分割点涉及到为每个输入的变量评估训练数据集中每个值的成本。 对于装袋和随机森林，这个程序是在测试数据集的样本上执行的，并且是可替换的。...评论 在本教程中，您了解了如何从头开始实现随机森林算法。 具体来说，你了解到： 随机森林和Bagged决策树的区别。 如何更新决策树的创建以适应随机森林过程。
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。...过拟合：为什么森林比一棵树更好 你可能会想问为什么不能只用一个决策树呢？它似乎很完美，因为它没有犯任何错误！但别忘了这个关键点，即这棵树是在训练数据上没有犯错。...这个模型不是简单地平均所有树（我们可以称之为“森林”）的预测，而是使用了两个关键概念，名字中的随机二字也是由此而来： 在构建树时对训练数据点进行随机抽样 分割节点时考虑特征的随机子集 随机抽样训练观测数据...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。...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。
这使得我们可以在模型表现不如预期时对模型进行诊断，或解释我们的模型做决策的方式——这能帮助我们说服他人使用我们的模型。 本文将介绍如何使用 Python 构建和使用随机森林。...树会通过所有用于分割的特征来进行搜索，以最大化地降低不纯度。 基尼不纯度为 0 时最完美，因为这意味着随机选出的样本不可能被错误标注，只有当一个节点中的所有样本都属于同一类别时才会出现这种情况！...我们知道出现这种情况的原因是我们已经为其提供过答案。而机器学习模型的关键在于能很好地泛化用于测试数据。不幸的是，当我们不限制决策树的深度时，它往往都会与训练数据过拟合。...表示从一个节点随机选出的一个样本依据该节点的样本分布而错误分类的概率。 bootstrapping：可重复地采样随机观察集。随机森林用于训练每个决策树的方法。...随机特征子集：在考虑如何分割决策树中的每个节点时，选择一个随机的特征集。 随机森林：由数百或数千个使用 bootstrapping、随机特征子集和平均投票来做预测的决策树构成的集合模型。
算法，随机森林在建模过程中，不但随机抽取M个样本量为N的样本集，在每个弱分类器即决策树建立的过程中，在生成节点时还从可选的特征中随机挑选出一部分特征进行节点的分裂。...随机森林的分类效果与下面因素有关： 前面有提到每个分类器要尽可能地独立，因此森林中任意两棵树的相关性越大，错误率就越大； 另一个就是随机森林中每棵树的分类能力，每棵树的分类能力越强，则最终的分类错误率就越低...那么，如何来衡量随机森林的好坏呢？通常采用精度估计的方法来评价模型的好坏，而其中袋外（OOB，Out of Bag）精度评估方法可以在不加入测试样本的情况下评估随机森林分类器的好坏。...随机森林在构建过程中，每棵树都有约1/3的样本集（(1-1/m)^m，当→∞时约等于37%≈1/3）没有参与训练，这部分数据称之为OOB数据。...那么上述过程就产生了两个问题： 在每一轮训练中如何改变样本的权重； 如何将弱分类器组合成为一个强分类器。
决策树算法是随机森林算法的基础，如果不了解请先学习之前的博客。 什么是随机森林算法？ 我们可以说这是“机器学习的其中一种算法”，但是正如我们所知道的，在知识分享的·过程中，解释名词都是必要的。...算法思想 在随机森林算法中，我们创建了多个未剪枝决策树，这是因为随机森林算法不需要对决策树进行剪枝。...这里的关键在于我们没有提供给每个决策树所有的训练数据，而是为每个决策树提供了一个随机的训练数据的子集。这个过程被称为bagging，或自助聚合。...对于随机森林，我们通常会用三分之二的数据替换（对于其他决策树可以重复数据，所以不需要每棵树都使用唯一的数据）。 在随机森林算法中，每个决策树预测一个训练数据子集的结果，并根据投票决定最终的结果。...这些样本被称为“包外样本”，关于这些样本的错误被称为“包外错误”（out-of-bag error）。这种类型的错误显示与训练显示的单独数据集相同的错误率，因此不需要单独的测试数据集。
我们这样选择的样本有的在采样集里面重复出现，有的则从未出现。我们分类任务使用简单投票法；对分类任务使用简单平均法；若分类投票出现相同的票数情况，则随机选择一个。...随机森林（Random Forest，简称RF） 随机森林是Bagging的一个扩展变体，RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中映入了随机属性选择。...具体来说，传统的决策树在选择划分属性时在当前节点选择一个最优属性；而在RF中对基决策树的每个节点，先从该节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。...CART决策树 这m棵CART决策树形成随机森林，通过投票表决结果，决定数据属于哪一类 随机森林、Bagging和决策树的关系 可以使用决策树作为基本分类器 也可以使用SVM，Logistic回归等其他分类器...具体参考 Stacking 小结 决策树随机森林的代码清晰，逻辑也是比较简单，在胜任分类问题时，往往可以作为对数据分类探索的首要尝试方法，随机森林的集成思想方法也可以用在其他分类器的设计中。
第k-1次抽样到不同样本的概率： 第k-1次抽样时，有 个样本还没有被抽取 第k次抽样时，还有 的样本没有抽取 因此 ,第一次抽样的数据一定不会重复 因此k次放回抽样的不同样本的期望值为：...具体步骤可以总结如下: 从训练样本集中采用Bootstrap的方法有放回地重采样选出n个样本，即每棵树的训练数据集都是不同的 ，里面包含重复的训练样本（这意味着随机森林并不是按照bagging的0.632...样本随机的原因是如果样本不随机，每棵树的训练数据都一样，那么最终训练出的分类结果也是完全一样的。 5 投票策略 少数服从多数 一票否决 听说还有贝叶斯平均的方法。但是我没有过多了解。...【个人感觉，是因为不管训练再多的树，其实就那么多数据，怎么训练都不会减少，这一点比较好理解】 【RF是如何降低偏差的？】 直观上，使用多棵树和bagging，是可以增加模型的稳定性的。怎么证明的？...虽然也是集成模型，但是可以想到，每一个GBDT中的树，所学习的数据的分布都是不同的，这意味着在GBDT模型的方差会随着决策树的数量增多，不断地增加。
例如，如果我们训练了5个袋装决策树，它们分别对输入样本进行了以下类别预测：蓝色，蓝色，红色，蓝色和红色，我们将采用出现次数最多的预测结果，即蓝色。...使用袋装决策树时，我们不太忧虑个别决策树的过拟合现象。因此，可以加深决策树（例如，在树的每个叶节点处的使用很少的训练样本），且可以不修剪树。这一做法也将提高效率。这些树将具有高的方差、低的偏差。...扩大模型规模会增加训练耗时，但可以更有效地避免过拟合。 就像决策树本身一样，袋装法可以用于分类和回归问题。 随机森林 随机森林是对袋装决策树的改进。...把所有的决策树的错误下降值求平均，即可作为每个输入变量重要性的估计。当变量被选择时，产生的下降越大，则重要性越大。...您掌握了： 如何从一个数据样本估计统计量。 如何使用袋装法集成来自多个高方差模型的预测。 如何在袋装时调整决策树的结构以降低各预测间的相关性，即随机森林。
在构建决策树的时候就是选择信息增益最大的属性作为分裂条件（ID3），使得在每个非叶子节点上进行测试时，都能获得最大的类别分类增益，使分类后数据集的熵最小，这样的处理方法使得树的平均深度较小，从而有效提高了分类效率...3.1 如何分裂训练数据（对每个属性选择最优的分割点） 如何分裂数据也即分裂准则是什么？依然是通过不纯度来分裂数据的，通过比较划分前后的不纯度值，来确定如何分裂。...虽然这个决策树对于训练数据集的拟合概率为100%，但是由于过分考虑所有的数据，将数据切得太碎太碎了，这样就会使得决策树学习到一些噪音点、错误点，出现过拟合的现象。...随机森林分类效果（错误率）与两个因素有关： 森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大； 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。...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。
来源：机器学习研习院本文约2000字，建议阅读8分钟本文对随机森林如何用在特征选择上做一个简单的介绍。 随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法。...重复步骤1到步骤2共k次，k即为随机森林中决策树的个数。 用训练得到的随机森林对测试样本进行预测，并用票选法决定预测的结果。...二、特征重要性评估 现实情况下，一个数据集中往往有成百上前个特征，如何在其中选择比结果影响最大的那几个特征，以此来缩减建立模型时的特征数是我们比较关心的问题。...我们这里只介绍用基尼指数来评价的方法，首先对另一种方法做个简单介绍，具体可以参考文献2： 的定义为：在 RF 的每棵树中，使用随机抽取的训练自助样本建树，并计算袋外数据 OOB）的预测错误率，然后随机置换变量...如果，特征 在决策树 i 中出现的节点为集合，那么 在第 棵树的重要性为： 假设 RF 中共有 I 棵树，那么： 最后，把所有求得的重要性评分做一个归一化处理即可。
在刚才的红酒例子中，我们建立了25棵树，对任何一个样本而言，平均或多数表决原则下，当且仅当有13棵以上的树判断错误的时候，随机森林才会判断错误。...单独一棵决策树对红酒数据集的分类 准确率在0.85上下浮动，假设一棵树判断错误的可能性为0.2(ε)，那20棵树以上都判断错误的可能性是: import numpy as np from scipy.special...在一个含有 个样本的原始训练集中进行随机采样，每次采样一个样本，并在抽取下一个样本之前将该样本放回原始训练集，也就是说下次采样时这个样本依然可能被采集到，这样采集 次，最终得到一个和原始训练集一样大的...在使用随机森林时，我们可以不划分测试集和训练集，只需要用袋外数据来测试我们的模型即可。 在实例化时设置参数oob_score=True，即可使用袋外数据来测试。...---- 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
在训练完后，它能够给出哪些feature比较重要。 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)。 在训练过程中，能够检测到feature间的互相影响。...对于有不同取值的属性的数据，取值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。 随机森林如何处理缺失值？...OOB： 上面我们提到，构建随机森林的关键问题就是如何选择最优的m，要解决这个问题主要依据计算袋外错误率oob error（out-of-bag error）。...O条数据的类型是已知的,则用正确的分类与随机森林分类器的结果进行比较,统计随机森林分类器分类错误的数目,设为X,则袋外数据误差大小=X/O 优缺点： 这已经经过证明是无偏估计的,所以在随机森林算法中不需要再进行交叉验证或者单独的测试集来获取测试集误差的无偏估计...随机森林的过拟合问题 你已经建了一个有10000棵树的随机森林模型。在得到0.00的训练误差后，你非常高兴。但是，验证错误是34.23。到底是怎么回事？你还没有训练好你的模型吗？
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