随机森林 随机森林是一个集成算法，通过生成很多棵树，最终以投票或算均值的方式得到结果。这篇文章可视为对随机森林中特征重要性估计的主要方法的回顾。...特征重要性 决策树类算法的特点之一就是有良好的模型解释性。我们可以分析出得到相应结果的数据原因，也可以得到哪些特征比较重要。...在sk-learn包中，每次分裂带来的提升效果，是由到达节点的样本数加权得到的，然后对特征的重要性进行归一化处理。值得注意的是，这种方法往往高估了具有许多类别的特性的重要性。...OOB数据是训练集的一部分，但不用于训练这种特殊的树。用OOB数据计算出基本误差，然后对每个特征，随机打乱顺序。实际上，这就像用相同的分布使用随机数据替换变量一样，并忽视树对该特性的已有知识。...首先我们要建立影子变量将所有特征混合。这就像在“减少平均精度”中描述的变量打乱一样，但这个方法是同时对所有变量进行操作。我们将影子特征加入到原有特征中，然后用随机森林进行训练。
大侠幸会幸会，我是日更万日 算法金；0 基础跨行转算法，国内外多个算法比赛 Top；放弃 BAT Offer，成功上岸 AI 研究院 Leader； 随机森林是一种强大的机器学习算法...决策树是一种流程图结构，通过一系列的决策来达到最终目标。而随机森林则是通过构建许多这样的决策树，每个决策树都在某种程度上是独立的，从而提高了模型的稳健性和准确性。这种算法在各种领域都有着广泛的应用。...构建随机森林模型# 创建随机森林分类器rf_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42...特征重要性的计算决策树是通过计算每次特征划分导致的样本杂质(信息熵等)减少程度,来决定该特征的重要性。RandomForestClassifier会自动计算并存储特征重要性。...这与手动分析特征重要性的结果是一致的。
(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。...如果是整数，代表考虑的特征绝对数。如果是浮点数，代表考虑特征百分比，即考虑（百分比）取整后的特征数。其中N为样本总特征数。...一般我们用默认的”auto”就可以了，如果特征数非常多，我们可以灵活使用刚才描述的其他取值来控制划分时考虑的最大特征数，以控制决策树的生成时间。...如果特征不多，可以不考虑这个值，但是如果特征分成多的话，可以加以限制，具体的值可以通过交叉验证得到。
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。...下图比较直观地展示了随机森林算法（图片出自文献2）： 图1：随机森林算法示意图 没错，就是这个到处都是随机取值的算法，在分类和回归上有着极佳的效果，是不是觉得强的没法解释~ 然而本文的重点不是这个，而是接下来的特征重要性评估...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。...这样的方法其实很多，比如主成分分析，lasso等等。不过，这里我们要介绍的是用随机森林来对进行特征筛选。...用随机森林进行特征重要性评估的思想其实很简单，说白了就是看看每个特征在随机森林中的每棵树上做了多大的贡献，然后取个平均值，最后比一比特征之间的贡献大小。 好了，那么这个贡献是怎么一个说法呢？
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： ?
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。...例如，考虑一个非常简单的线性模型 在这里，我们使用一个随机森林的特征之间的关系模型，但实际上，我们考虑另一个特点-不用于产生数据- ，即相关 。我们考虑这三个特征的随机森林 。...="l",col="red")lines(C,VI2[3,],col="blue")lines(C,VI2[4,],col="purple") 删除时会显示紫线 ：这是最差的模型。...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
此外，随机森林还具有一定程度的可解释性，可以通过特征重要性来解释模型的预测结果。这些特性使得随机森林在许多实际问题中都有很好的应用效果。...三、随机森林的特征重要性 随机森林模型的特征重要性通常通过以下两种方式计算： 平均不纯度减少：在构建随机森林的每棵树时，每个特征的分裂都会导致某种程度的不纯度减少（例如，基尼不纯度或信息增益）。...一个特征的重要性可以被定义为它在所有树中减少的不纯度的平均值。 平均精度下降：另一种计算特征重要性的方法是通过随机排列特征值并测量这种排列对模型精度的影响。...一个特征的重要性可以被定义为它被随机排列时模型精度下降的平均值。 随机森林模型的特征重要性的意义：特征重要性提供了一种有效量化输入特征对预测模型输出的能力的方法。...在随机森林中，一个特征的重要性得分越高，说明该特征在模型预测中起到的作用越大。这对于理解数据、进行特征选择和解释模型预测都非常有用。 计算随机森林模型的特征重要性的示例代码。
,'Number of Leaves'); hold off; disp(RFOptimizationNum); end 其中，RFOptimizationNum是为了多次循环，防止最优结果受到随机干扰...首先，我们看到MSE最低的线是红色的，也就是5左右的叶子节点数比较合适；再看各个线段大概到100左右就不再下降，那么树的个数就是100比较合适。...因为我这里是做估产回归的，因此变量名称就带上了“Yield”，大家理解即可。 1.4 随机森林实现 这部分代码其实比较简单。...，数值越大，重要性越大。 ...其中，我注释掉的这段是依据我当时的数据情况来的，大家就不用了~ 1.7 保存模型 接下来，就可以将合适的模型保存。
因为我这里是做估产回归的，因此变量名称就带上了“Yield”，大家理解即可。 1.4 随机森林实现 这部分代码其实比较简单。...其中，我注释掉的这段是依据我当时的数据情况来的，大家就不用了~ 更新：这里请大家注意，上述代码中我注释掉的内容，是依据每一幅图像的名称对重要性排序的X轴（也就是VariableImportanceX）...加以注释（我当时做的是依据遥感图像估产，因此每一个输入变量的名称其实就是对应的图像的名称），所以使得得到的变量重要性柱状图的X轴会显示每一个变量的名称。...大家用自己的数据来跑的时候，可以自己设置一个变量名称的字段元胞然后放到VariableImportanceX，然后开始figure绘图；如果在输入数据的特征个数（也就是列数）比较少的时候，也可以用我上述代码中间的这个...for i=1:size(Input,2)循环——这是一个偷懒的办法，也就是将重要性排序图的X轴中每一个变量的名称显示为一个正方形，如下图红色圈内。
点击下方公众号，回复资料，收获惊喜 本文详细介绍在Python中，实现随机森林（Random Forest，RF）回归与变量重要性分析、排序的代码编写与分析过程。...其中，关于基于MATLAB实现同样过程的代码与实战，大家可以点击查看基于MATLAB的随机森林（RF）回归与变量重要性影响程度排序。 ...在这里需要注意，关于随机森林的几个重要超参数（例如下方的n_estimators）都是需要不断尝试找到最优的。...关于这些超参数的寻优，在MATLAB中的实现方法大家可以查看基于MATLAB的随机森林（RF）回归与变量重要性影响程度排序的1.1部分；而在Python中的实现方法，大家查看这篇博客（https://blog.csdn.net...其实这就是随机森林的内涵所在：随机森林的每一棵树的输入数据（也就是该棵树的根节点中的数据），都是随机选取的（也就是上面我们说的利用Bagging策略中的Bootstrap进行随机抽样），最后再将每一棵树的结果聚合起来
机器学习实操(以随机森林为例) 为了展示随机森林的操作，我们用一套早期的前列腺癌和癌旁基因表达芯片数据集，包含102个样品(50个正常，52个肿瘤)，2个分组和9021个变量 (基因)。...，一步步理解决策树、随机森林、ROC/AUC、数据集、交叉验证的概念和实践。...个机器学习R包，这也太赞了吧 基于Caret和RandomForest包进行随机森林分析的一般步骤 （1） Caret模型训练和调参更多参数解读(2) 基于Caret进行随机森林随机调参的4种方式 机器学习第...17篇 - 特征变量筛选（1） 机器学习第18篇 - Boruta特征变量筛选（2） 机器学习第19篇 - 机器学习系列补充：数据集准备和更正YSX包 机器学习第20篇 - 基于Boruta选择的特征变量构建随机森林...机器学习第21篇 - 特征递归消除RFE算法 理论 机器学习第22篇 - RFE筛选出的特征变量竟然是Boruta的4倍之多 机器学习第23篇 - 更多特征变量却未能带来随机森林分类效果的提升 机器学习相关书籍分享
该文从随机森林的构造模块决策树谈起，通过生动的图表对随机森林的工作过程进行了介绍，能够帮助读者对随机森林的工作方式有更加透彻的认识。本文内容基于 Ando Saabas 的一个 GitHub 项目。...图 6：贡献与去壳后的重量（决策树） 扩展成随机森林 通过将许多决策树组成森林并为一个变量取所有树的平均贡献，这个确定特征的贡献的过程可以自然地扩展成随机森林。 ?...图 7：使用 violin 图对一个观察绘制的贡献图（随机森林） 因为随机森林固有的随机性，一个给定壳重值的贡献会有所不同。但是如下图平滑的黑色趋势线所示，这种增长的趋势仍然存在。...除此之外，直径和环数之间的关系基本上是增长的。 ? 图 9：贡献与直径（随机森林） 分类 我们已经看到回归树的特征分布源自环的平均值以及其在后续分割中的变化方式。...上述是箱线图的基本参数，箱线图只显示诸如平均值/中值和四分位数范围的汇总统计数据，violin 图显示了数据的完整分布。 ?
滞后变量的特征重要性 各种决策树，例如 bagged 树和随机森林等，都可以用来计算特征值的重要性得分。 这是一种机器学习中的常见用法，以便在开发预测模型时有效评估输入特征的相对有效性。...在下面的实例中，我们加载了上一节中创建的数据集的监督性学习视图，然后利用随机森林模型（代码中为RandomForestRegressor），总结了 12 个滞后观察中每一个的相对特征重要性得分。...实际上，这里还可以用 gradient boosting，extra trees，bagged decision trees 等代替随机森林模型，同样可以计算特征的重要性得分。 █ 6....以下示例中我们演示了如何通过RFE与随机森林模型进行特征选择，注意其中输入特征的预期数量设置的是 4。...同时，程序还会创建一个如下所示的条形图，图中显示了每个待选输入特征的选择排序（数字越小越好）。 同样，感兴趣的朋友还可以设置不同的预期特征数量，或者换用随机森林之外的其他模型。
另一方面，筛选出真正相关的特征之后也能够简化模型，经常听到的这段话足以说明特征工程以及特征选择的重要性： 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已 本文记录的是使用4种不同的方法来进行机器学习中特征的重要性排序..._ 属性，并且对特征属性的重要性进行排序，从当前的特征集合中移除那些最不重要的特征，重复该过程。...： 基于随机森林RandomForest的特征排序 随机森林主要是通过返回模型中的feature_importances属性来决定特征的重要性程度 In [22]: rf = RandomForestRegressor...；前两位是waterfront、lat 三种回归模型的得分比较接近，而且前两位和RFE是类型。...可能原因是RFE选择的基模型是线性回归 随机森林模型最终得到3个特征的分数是比较高的：grade、sqft_living、lat 基于相关系数：得分排序的结果和随机森林接近 最后看看Mean的排名： f
其次，我们可以减少模型的方差，从而避免过拟合。 最后，我们可以减少训练模型的计算开销（和时间）。 仅识别最相关特征的过程称为“特征选择”。 数据科学工作流程中，随机森林通常用于特征选择。...原因是，随机森林使用的基于树的策略，自然按照它们如何改善节点的纯度来排序。 这意味着所有树的不纯度的减少（称为基尼不纯度）。...在这个教程中，我们将要： 准备数据集 训练随机森林分类器 识别最重要的特征 创建新的“有限特征的”数据集，仅仅包含那些特征 在新数据集上训练第二个分类器 将“全部特征的”分类器的准确率，和“有限特征的”...# 创建一个选择器对象， # 该对象将使用随机森林分类器来标识重要性大于 0.15 的特征 sfm = SelectFromModel(clf, threshold=0.15) # 训练选择器 sfm.fit...如果您想要随机森林的理论和用途的总结，我建议您查看他们的指南。 在下面的教程中，我对文章末尾提供的随机森林的简短代码示例进行了注释，更正和扩展。
本文主要介绍随机森林的工作原理、特征重要性、优势和劣势、使用例子等，让我们一起了解一下这个简单易用的机器学习基础算法吧。 ?...它也是最常用的算法之一，因为它很简单，并且可以用于分类和回归任务。 在这篇文章中，您将学习如何使用随机森林算法以及其他一些关于它的重要的事情。...然后他选择推荐给他的地方，这是典型的随机森林算法方法。 ▌特征重要性 ---- ---- 随机森林算法的另一个优点是可以很容易地衡量每个特征对预测的相对重要性。...Sklearn提供了一个很好的工具，通过查看有多少使用该特征的树节点（这些树节点使用该特征减少了森林中所有树木的杂质），从而衡量了特征的重要性。...下面你可以看到一个表格和一个可视化图表，显示了13个特征的重要性，我在我的监督分类项目中使用了kaggle上著名的Titanic数据集。
在这篇文章中，您将学习随机森林算法如何工作以及其他几个重要的事情。...目录： 这个怎么运作 真实生活类比 特征重要性 决策树与随机森林的区别 重要的超参数（预测能力，速度） 优点和缺点 用例 摘要 这个怎么运作： 随机森林是一种监督学习算法。...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。...特征重要性： 随机森林算法的另一个高质量是，很容易测量每个特征对预测的相对重要性。Sklearn为此提供了一个很好的工具，它可以通过查看使用该功能的树节点减少森林中所有树木的杂质来测量特征的重要性。...下面你可以看到一个表格和一个可视化，它显示了13个特征的重要性，我在监督分类项目中使用了有名的泰坦尼克号数据集。你可以在这里找到整个项目。 ?
随机森林特征重要性 基于树的集成算法还有一个很好的特性，就是模型训练结束后可以输出模型所使用的特征的相对重要度，便于我们选择特征，理解哪些因素是对预测有关键影响。...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 ?...棵数用到该特征，则整个森林中整个特征的重要性为: ? 最后把所有求得的 ? 个特征重要性评分进行归一化处理就得到重要性的评分： ?...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 ? 。...，无法追溯分类结果如何产生 由于算法本身的复杂性，随机森林建模速度较慢，在集成算法中也明显慢于XGBoost等其他算法 随着随机森林中决策树个数增多，训练时需要更多的时间和空间 Reference [1
‘共享’概念给我们生活带来便利的同时也不可避免的出现资源供给不足或过剩的危险，以共享单车为例，企业方如何采取合适的单车的投放量成为重中之重。...我们构建了三个基准模型，进行5折交叉验证，结果现实随机森林的结果最优，这说明随机森林算法在这个数据集上的结果表现不错，下面将着重针对随机森林算法进行优化。...从训练集结果和验证集结果来看，随机森林的结果存在比较高的过拟合。首先，我们尝试减少特征尝试（采用包裹式算法去除） ? ?...，SVM，随机森林三种算法策略进行基线模型的训练，结果现实随机森林的效果明显由于前两者 5.随机森林算法结果存在严重的过拟合延续，我们首先考虑是否存在特征冗余，采用随机森林单变量重要性算法进行变量重要度排序...利用最优参数组合重新训练模型，结果显示，提升明显。 7.绘制学习曲线，发现模型比较合适，由此训练结束 8.应用在test集数据，进行预测，得到预测结果。 以上是对共享单车需求量的模型搭建过程
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