目录 1.什么是随机森林 1.1 Bagging思想 1.2 随机森林 2. 随机森林分类效果的影响因素 3. 随机森林有什么优缺点 4. 随机森林如何处理缺失值？ 5. 什么是OOB？...随机森林中OOB是如何计算的，它有什么优缺点？ 6. 随机森林的过拟合问题 7....每棵树的按照如下规则生成： 如果训练集大小为N，对于每棵树而言，随机且有放回地从训练集中的抽取N个训练样本，作为该树的训练集； 如果每个样本的特征维度为M，指定一个常数m随机地从M个特征中选取m...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。...什么是OOB？随机森林中OOB是如何计算的，它有什么优缺点？
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。...该动物到底是老鼠还是松鼠，要依据投票情况来确定，获得票数最多的类别就是森林的分类结果。森林中的每棵树都是独立的，99.9%不相关的树做出的预测结果涵盖所有的情况，这些预测结果将会彼此抵消。...5 袋外错误率（oob error） 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）。 ...所以对于每棵树而言（假设对于第k棵树），大约有1/3的训练实例没有参与第k棵树的生成，它们称为第k棵树的oob样本。 ...； 3）最后用误分个数占样本总数的比率作为随机森林的oob误分率。
每棵树的按照如下规则生成： 如果训练集大小为N，对于每棵树而言，随机且有放回地从训练集中的抽取N个训练样本，作为该树的训练集； 如果每个样本的特征维度为M，指定一个常数m随机地从M个特征中选取m...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。...什么是OOB？随机森林中OOB是如何计算的，它有什么优缺点？...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）。...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
决策树的生成： 每棵树是从训练集数据中随机抽样生成的，这个抽样是有放回的。 每棵树在节点分裂时随机选择部分特征，以减少树之间的相关性并增强模型的泛化能力。...每棵树会尽可能完全生长（没有剪枝），以提高个体树的强度。 树的作用： 每棵树是一个独立的分类或回归模型，整体的随机森林通过这些树的组合来进行更为稳健的预测。...单棵树的强度越高，模型的误差也越低。因此，通过调整每棵树的特征选择数量来平衡这两者，以获得最佳表现的随机森林模型。...每棵树通过有放回抽样的方式从原始数据中随机抽取训练样本，这导致约三分之一的数据未被选入，用作 OOB 数据。这些 OOB 数据用于提供"无偏倚"误差估计，并帮助评估变量的重要性。...袋外(OOB)误差估计：在随机森林中，不需要额外的交叉验证/测试集来估计模型的泛化误差。每棵树在训练时有一部分数据未被使用，作为 OOB 数据。
随机森林原理 顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决 策树之间是没有关联的。...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。...所以对于每棵树而言，部分训练实例例没有参与这棵树的生成，它们称为第k棵树的oob样 本。...袋外错误率（oob error）计算⽅方式如下： 1）对每个样本计算它作为oob样本的树对它的分类情况 2）以简单多数投票作为该样本的分类结果 3）最后用误分个数占样本总数的比率作为随机森林的oob
，在通过行采样获取每棵CART树的训练集后，随机森林会随机选取 ? 个特征（ ? ）训练用于每一棵CART树的生成。当 ?...但是当模型样本量和特征值都较多时，让决策树完全生长会导致随机森林模型的计算量较大从而速度越慢。...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 ? 。...不同树的生成是并行的，从而训练速度优于一般算法 给能出特征重要性排序 由于存袋外数据，从而能在不切分训练集和测试集的情况下获得真实误差的无偏估计 随机森林缺点 同决策树直观的呈现不同，随机森林是一个黑盒模型...，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
【OOB】在Bagging的每轮随机采样中，训练集中大约有36.8%的数据没有被采样集采集中。对于这部分没采集到的数据，我们常常称之为袋外数据(Out Of Bag，简称OOB)。...这些数据没有参与训练集模型的拟合，因此可以用来检测模型的泛化能力。 【随机性】对于我们的Bagging算法，一般会对样本使用boostrap进行随机采集，每棵树采集相同的样本数量，一般小于原始样本量。...这样得到的采样集每次的内容都不同，通过这样的自助法生成k个分类树组成随机森林，做到样本随机性。...随机森林中的每棵CART决策树都是通过不断遍历这棵树的特征子集的所有可能的分割点，寻找Gini系数最小的特征的分割点，将数据集分成两个子集，直至满足停止条件为止。...但是RF的每个树，其实选用的特征是一部分，在这些少量特征中，选择一个最优的特征来做决策树的左右子树划分，将随机性的效果扩大，进一步增强了模型的泛化能力。
，而在随机森林中，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，再对该子集进行基于信息准则的划分属性选择；这里的k控制了随机性的引入程度；若令k=d，则基决策树的构建与传统决策树相同...中的RandomForestClassifier()来进行随机森林分类，其细节如下： 常用参数： n_estimator：整数型，控制随机森林算法中基决策树的数量，默认为10，我建议取一个100-1000...六、R实现 在R语言中我们使用randomForest包中的randomForest()函数来进行随机森林模型的训练，其主要参数如下： formula：一种 因变量~自变量 的公式格式； data：...； proxi：逻辑型变量，控制是否计算每颗基决策树的复杂度； 函数输出项： call：训练好的随机森林模型的预设参数情况； type：输出模型对应的问题类型，有'regression'，'classification...其对应的预测值； test$confusion：输出在xtest，ytest均给出的条件下，xtest的预测值与ytest代表的正确标记之间的混淆矩阵； test$votes：输出随机森林模型中每一棵树对
随机森林模型比上面的决策树桩更深地生长树木，实际上默认行为是尽可能地将每棵树生长出来，就像我们在第三课中制作的过度拟合树一样。...Bagging会对您的训练集中的行进行随机抽样，并进行替换。使用样本函数很容易在R中进行模拟。假设我们想在10行的训练集上进行装袋。...如果再次运行此命令，则每次都会获得不同的行样本。平均而言，大约37％的行将被排除在自举样本之外。通过这些重复和省略的行，每个使用装袋生长的决策树将略有不同。...因此，所犯的错误将在所有错误中得到平均。 R的随机森林算法对我们的决策树没有一些限制。到目前为止，最大的一个是房间里的大象，我们必须清理数据集中的缺失值。...我们的数据框现已被清除。现在进入第二个限制：R中的随机森林只能消化多达32个等级的因子。我们的FamilyID变量几乎翻了一倍。
每棵树的按照如下规则生成： 如果训练集大小为N，对于每棵树而言，随机且有放回地从训练集中的抽取N个训练样本，作为该树的训练集； 如果每个样本的特征维度为M，指定一个常数m随机地从M个特征中选取m...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。...什么是OOB？随机森林中OOB是如何计算的，它有什么优缺点？...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）。...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
这样实际评估的模型与期望的模型都使用m个训练样本，而我们仍有数据总量的1/3的，没有在训练集中出现的样本用于测试。 OOB 数据集可以作为验证集，用来辅助树的剪枝、或者评估树泛化能力。...组合策略为： 分类任务采用简单投票法：即每个基学习器一票 回归问题使用简单平均法：即每个基学习器的预测值取平均值 随机森林 随机森林是基于 Bagging 思想实现的一种集成学习算法，它采用决策树模型作为每一个基学习器...（2）随机森林的随机性体现在每棵树的训练样本是随机的，树中每个节点的分裂属性也是随机选择的。有了这2个随机因素，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。...如果不是有放回的抽样，那么每棵树的训练样本都是不同的，都是没有交集的，这样每棵树都是“有偏的”，都是绝对“片面的”（当然这样说可能不对），也就是说每棵树训练出来都是有很大的差异的；而随机森林最后分类取决于多棵树...较小的叶子结点样本数量使模型更容易捕捉训练数据中的噪声.
随机森林（Random Forest） 用袋外数据 (OOB) 做预测。随机森林在每次重抽样建立决策树时，都会有一些样本没有被选中，那么就可以用这些样本去做交叉验证，这也是随机森林的优点之一。...它可以不用做交叉验证，直接用oob _score_去对模型性能进行评估。 具体的方法就是： 1....然后随机对OOB所有样本的特征i加入噪声干扰，再次计算袋外数据误差，记为errOOB2； 3....梯度提升树（GBDT） 主要是通过计算特征i在单棵树中重要度的平均值，计算公式如下： 其中，M是树的数量。...XGboost XGboost是通过该特征每棵树中分裂次数的和去计算的，比如这个特征在第一棵树分裂1次，第二棵树2次……，那么这个特征的得分就是(1+2+…)。
· 为什么要使用集成学习 · (1) 性能更好：与任何单个模型的贡献相比，集成可以做出更好的预测并获得更好的性能； (2) 鲁棒性更强：集成减少了预测和模型性能的传播或分散，平滑了模型的预期性能。...(2) 从所有特征中随机选择K个特征，构建正常决策树； (3) 重复1，2多次，构建多棵决策树； (4) 集成多棵决策树，形成随机森林，通过投票表决或取平均值对数据进行决策。...随机森林OOB Error 在随机森林中可以发现Bootstrap采样每次约有1/3的样本不会出现在Bootstrap所采样的样本集合中，当然也没有参加决策树的建立，而这部分数据称之为袋外数据OOB（out...但该算法与随机森林有两点主要的区别： (1) 随机森林会使用Bootstrap进行随机采样，作为子决策树的训练集，应用的是Bagging模型；而ET使用所有的训练样本对每棵子树进行训练，也就是ET的每个子决策树采用原始样本训练...如果与随机森林相类比的话，在ET中，全部训练样本都是OOB样本，所以计算ET的预测误差，也就是计算这个OOB误差。
一堆随机错误的平均值是零。如果我们取这些树的平均值，每棵树都是在不同的随机子集上训练的，那么错误将平均为零，剩下的就是真正的关系——这就是随机森林。...然而，随机森林有一个非常聪明的技巧，称为袋外（OOB）误差，可以处理这种情况（以及更多！） 我们可以意识到，在我们的第一棵树中，一些行没有用于训练。...问题：oob_score_难道不总是低于整个森林的分数吗[1:12:51]？准确率往往较低，因为在 OOB 样本中，每行出现的树较少，而在完整树集中出现的次数较多。...这将花费与之前相同的时间来运行，但是每棵树都可以访问整个数据集。在使用 40 个估计器后，我们得到了 R²分数为 0.876。 问题：这个 OOB 分数是在哪些样本上计算的[1:18:26]？...关于oob=True的问题[6:46]。oob=True的作用就是说，无论你的子样本是什么（可能是一个自助采样或一个子样本），将所有其他行（对于每棵树）放入一个不同的数据集中，并计算这些行的错误。
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。...，同时让弱模型表现好的样本在后续训练中获得更少的关注； 最后根据弱模型的表现决定弱模型的话语权，即投票表决时的可信度。
随机森林 前面几个小节介绍了 Bagging 集成学习方法。简单来说，Bagging 方式是通过在样本以及特征空间上随机选取样本以及特征的方式来创建诸多差异性的子模型，然后将这些子模型集成在一起。...sklearn 封装的随机森林 接下来，看看如何使用 sklearn 封装好的随机森林类。...这其中： n_estimators，随机森林中决策树的个数； oob_socre，是否使用 oob 的那些样本对整个集成学习模型进行评估； random_state，随机种子。...Extra-Trees 中的每个子模型（决策树）的随机性会变得更大，因此每个子模型（决策树）之间的差异性更大。...Extra-Trees 这种方式提供了非常强烈的额外的随机性，这种随机性可以抑制过拟合，不会因为某几个极端的样本点而将整个模型带偏，这是因为每棵决策树都是极度随机的，所以很有可能大部分决策树是看不到这些特别极端的样本点的
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。...一、随机森林RF简介 只要了解决策树的算法，那么随机森林是相当容易理解的。随机森林的算法可以用如下几个步骤概括： 用有抽样放回的方法（bootstrap）从样本集中选取n个样本作为一个训练集。...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。...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...X，的观测值后再次建树并计算 OOB 的预测错误率，最后计算两次 OOB 错误率的差值经过标准化处理后在所有树中的平均值即为变量 ，的置换重要性 () 我们将变量重要性评分(variable importance
1.随机森林原理介绍 随机森林，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。...对于每棵树，它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着，总的训练集中的有些样本可能多次出现在一棵树的训练集中，也可能从未出现在一棵树的训练集中。...在训练每棵树的节点时，使用的特征是从所有特征中按照一定比例随机地无放回的抽取的，根据Leo Breiman的建议，假设总的特征数量为M，这个比例可以是sqrt(M),1/2sqrt(M),2sqrt(M...#之后选择ntree值，ntree指定随机森林所包含的决策树数目，默认为500；.在400左右时，模型内误差基本稳定，故取ntree=400。...由上图的结果可知，OOB误差为2.8%，同时在随机森林中，第二类和第三类仍然有误差，会被误判，也可以通过输入plot(rf)绘制每一棵树的误判率的图。 #看重要性 ?
其实从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对 的是分类问题），那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。...【OOB】在Bagging的每轮随机采样中，训练集中大约有36.8%的数据没有被 采样集采集中。对于这部分没采集到的数据，我们常常称之为袋外数据(Out Of Bag，简称OOB)。...【随机性】对于我们的Bagging算法，一般会对样本使用boostrap进行随机采集， 每棵树采集相同的样本数量，一般小于原始样本量。...这样得到的采样集每次的 内容都不同，通过这样的自助法生成k个分类树组成随机森林，做到样本随机 性。...简单来说，随机森林中【随机】就是随机从数据集中有放回地抽取样本，森林是决策树的集合，每个决策树进行分析之后的结果汇总，森林返回的结果由投票决定，也就是返回最多的就是森林的结果 类比于考试，每个人做一套试卷都有不同的正确率
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