mnn(), lvs = 2) 调整超参数 tune_grid() 为了从我们的调整网格中找到超参数的最佳组合，我们将使用该 tune_grid()...在我们的 KNN 示例中，此函数将模型对象或工作流作为第一个参数，将交叉验证折叠作为第二个参数，将调整网格数据框作为第三个参数。...可视化结果 为了可视化我们的决策树模型，我们需要使用该 fit() 函数手动训练我们的工作流对象。 此步骤是可选的，因为并非所有应用程序都需要可视化模型。...tre_pcis % collect_predictions() 随机森林 在本节中，我们将为 chudf 数据拟合一个随机森林模型。...模型 接下来，我们指定具有以下超参数的随机森林分类器： mtry：创建树模型时在每次拆分时随机抽样的预测变量的数量 trees：要拟合并最终平均的决策树的数量 min_n: 节点进一步分裂所需的最小数据点数
分类模型 将介绍以下型号： K最近的邻居 Logistic回归 随机梯度下降 朴素贝叶斯 决策树 随机森林 极端随机森林（ExtraTrees） 渐变提升 极端梯度提升（XGBoost） 将为所有模型使用基线默认参数...模型选择和验证 下一步是在一个图表中可视化所有模型的性能; 它可以更容易地选择想要调整的那个。我选择评估模型的指标是AUC曲线。...超参数调整 应该执行的下一步是调整模型中的旋钮，也称为超参数调整。有几种方法可以做到这一点。 网格搜索 这是用于超参数调整的传统技术，这意味着它是第一个在手动调整每个超参数之外开发的技术。...它需要相关超参数的所有输入（例如，您要测试的所有学习速率），并通过遍历超参数值的所有可能组合来使用交叉验证来测量模型的性能。这种方法的缺点是，需要花费很长时间来评估想要调整的大量超参数。...随机搜索 随机搜索使用超参数的随机组合来找到性能最佳的模型。仍然需要输入要调整的超参数的所有值，但算法会随机搜索网格，而不是搜索超参数的所有值的所有组合。
) 为该模型测试的默认值显示在前两列中（shrinkage 并且 n.minobsinnode 未显示，因为候选模型的网格集都对这些调整参数使用单个值）。...“ Kappa”列是 Cohen 的（未加权的）Kappa 统计量在重采样结果中的平均值。 train 适用于特定模型。对于这些模型， train 可以自动创建一个调整参数的网格。...默认情况下，如果 p 是调整参数的数量，则网格大小为 _3^p_。再举一个例子，正则化判别分析 (RDA) 模型有两个参数 (gamma 和 lambda)，这两个参数都介于 0 和 1 之间。...最后一个值，袋外估计值，只能由随机森林、袋装树、袋装地球、袋装灵活判别分析或条件树森林模型使用。GBM模型不包括在内。另外，对于留一法交叉验证，没有给出重采样性能指标的不确定性估计。...这些列的名称与类的级别相同。另外，如果在调用训练时指定了权重，那么数据集中也会有一列叫做权重的数据。 lev 是一个字符串，它具有从训练数据中提取的结果因子级别。
如果三种方法中，如果有两种方法都认为某一个点是一个异常值，那么我们就确定这个点是一个异常值。然后，我们将异常值替换为该列的中值或最不异常的异常值。至于使用哪种替换，取决于具体的列。...上面提到的这两个模型提供了很好的基线，可以用于比较更加复杂的模型，比如堆叠、投票以及混合模型的表现。梯度提升和随机森林模型作为集成模型的一部分它们的AUC评分在文档中。...这个模型将得分提到了0.869574，使我们Eigenauts队成为了排行榜上第一名。 ◆ ◆ ◆ 贝叶斯优化 贝叶斯优化被用来做什么？ 几乎所有的机器学习算法都包括一些超参数，也叫做调整参数。...一些超参数的例子，包括在岭回归和lasso回归中的正则项lambda、支持向量机中的C项、基于树的算法中树的数量（如，随机森林、梯度提升机）。...让我们假想一个极端的例子，来说明这一点。想象你要调整两个超参数，每个参数的范围是从1到1000.然后你把迭代指数设置成了2，算法几乎肯定会返回一个错误结果，因为他还没充分学习到目标函数的形状。
最终，最后一层的加权总基尼不纯度变为0，也意味着每个节点都是完全纯粹的，从节点中随机选择的点不会被错误分类。虽然这一切看起来挺好的，但这意味着模型可能过拟合，因为所有节点都是仅仅使用训练数据构建的。...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...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。...有关随机森林模型优化的随机搜索的具体实现，请参阅Jupyter Notebook。 完整的运行示例 下面的代码是使用repl.it创建的，它展示了Python中随机森林的一个完整的交互式运行示例。...自助抽样法：有放回地对观察值进行随机采样。 随机特征子集：考虑对决策树中每个节点的分割时，选择一组随机特征。 随机森林：使用自助抽样法，随机特征子集和平均投票来进行预测的由许多决策树组成的集合模型。
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。...在上面的集成回归的例子中，每棵树都预测了一个实值。然后将这三个预测结合起来获得集成模型的最终预测。...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。...除另有说明外，算法参数保持为默认值。 扩展模型大小：训练时间和测试错误 下面的两幅图显示了增加集成模型中树的数量时的效果。...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。
) 为该模型测试的默认值显示在前两列中（shrinkage 并且 n.minobsinnode 未显示，因为候选模型的网格集都对这些调整参数使用单个值）。...“ Kappa”列是 Cohen 的（未加权的）Kappa 统计量在重采样结果中的平均值。 train 适用于特定模型。对于这些模型， train 可以自动创建一个调整参数的网格。...默认情况下，如果 p 是调整参数的数量，则网格大小为 3^p。再举一个例子，正则化判别分析 (RDA) 模型有两个参数 (gamma 和 lambda)，这两个参数都介于 0 和 1 之间。...最后一个值，袋外估计值，只能由随机森林、袋装树、袋装地球、袋装灵活判别分析或条件树森林模型使用。GBM模型不包括在内。另外，对于留一法交叉验证，没有给出重采样性能指标的不确定性估计。...这些列的名称与类的级别相同。另外，如果在调用训练时指定了权重，那么数据集中也会有一列叫做权重的数据。 lev 是一个字符串，它具有从训练数据中提取的结果因子级别。
我目睹Logistic回归和随机森林被弃用不止一次（这意味着它们是好的开始）。 从来没有人听说有人在公司中讨论SVM。 优点和缺点 这里讨论最流行的算法。...另外，随机森林往往是分类问题的赢家（通常在SVM上略微领先一些，我相信），它们快速且可扩展，并且您不必担心像SVM那样要调整一堆参数，所以他们现在似乎很受欢迎。...两者都是快速和可扩展的，随机森林往往会在准确性方面击败逻辑回归，但逻辑回归可以在线更新并为您提供有用的概率。 随机森林 随机森林使用数据的随机样本独立训练每棵树。...这种随机性有助于使模型比单个决策树更稳健，并且不太过拟合训练数据。 RF中通常有两个参数 - 树数量和被选择的每个结点的特征数目（列抽样）。 RF适用于并行或分布式计算。...此时，树集成，特别是随机森林，因为它们很容易调整，可能是正确的路。如果你觉得还有改进的空间，试试GBDT或者更有兴趣去尝试深度学习。
bias和方差variance组成，bias取决于模型对训练数据的准确程度，variance取决于模型稳定程度，在步骤1训练base learner过程中，希望模型方差适当大一些； 例如正则化参数设小一些或者树剪枝时对叶子节点数的惩罚系数小一些...（3）特殊的Bagging：随机森林 随机森林是具有代表性的集成学习方法，其base learner为决策树 随机森林使用bootstrap的方法对训练数据取样 随机森林在每棵决策树训练时的节点分解过程中...，首先随机选可用feature的一个子集，并从中选择最优feature进行节点分解 随机森林不仅具备常规ensemble的行采样，还扩展性的采用了列采样，因此使得训练得到的决策树之间相关性更低，有利于提高集成学习效果...随机森林算法中，虽然feature subset是随机选择的，但之后的split feature和split value的选择都具有确定性，因此存在一些随机森林的变种模型（更随机）： Extremely...random tree： 随机选择一组可选feature子集 所有选中子集上随机挑选分解的阈值 选择一个表现最好的分解点 VR-tree 以a的概率按照正常的随机森林算法取得分裂的feature和阈值
随机森林引入了两个关键的随机性元素：一是在训练每棵树时采用不同的数据样本（数据随机：通过自助采样法），二是在分裂节点时考虑随机选取的特征子集（特征随机）。...相较于随机森林中各决策树的相互独立性，AdaBoost 展现出一种顺序训练的级联结构。在 AdaBoost 中，后续模型的训练基于前一个模型的预测结果，形成依赖关系。...该算法利用梯度提升框架，在每次迭代过程中添加新树以纠正先前所有树预测之和与真实标签之间的残差。为了控制模型复杂度并防止过拟合，XGBoost 引入了正则项。...通过迭代地增加对错误预测样本的关注度（调整样本权重）并添加新的弱学习器以及调整弱学习器权重来减少总体模型误差。...XGBoost 采用类似梯度下降的方式更新模型参数（所以有个学习率参数 eta），并通过列抽样、行抽样等策略进一步提升计算效率和减少过拟合风险。
随机选择特征：对于每个决策树的节点，在选择最优分割特征时，只考虑特征集的一个随机子集，而不是所有特征。 构建决策树：基于随机抽样的样本集和随机选择的特征集，构建决策树。...模型参数较多：需要调整的参数较多，调参相对复杂。 可能过度生长：随机森林中的决策树可能会过度生长，导致模型复杂度过高。...Alink库中的实现 构建随机森林（Random Forest）算法时，有一些重要的要点和步骤，这些要点涉及数据准备、模型构建、调参等方面。...模型调参： 超参数调优：使用交叉验证等方法对随机森林的超参数进行调优，如树的数量、最大深度、最小叶子节点样本数等。 特征选择参数调优：调整特征选择的参数，如随机选择特征的个数等。...该算子函数的说明可参考。 实现代码： /** * 随机森林算法 * 构建随机森林模型，参数设置如下： * 1. 从2-128，设置决策树的数量 * 2. 设置特征列 * 3.
每棵树在训练时都使用了不同的样本和特征，从而增加了模型的多样性和鲁棒性。随机森林的原理：随机森林的核心思想是通过引入随机性来减少模型的方差和过拟合风险。...在每个节点分割时，随机选择部分特征进行考虑对所有决策树的预测结果进行平均（回归任务）或投票（分类任务）以得到最终预测结果4.2 随机森林的构建方法构建方法：数据集生成：对原始数据集进行有放回的随机抽样，...）等样本加权：在训练时对样本进行加权处理，使得模型对不同样本的重要性有所区别交叉验证：通过交叉验证评估模型性能，选择最优参数配置4.4 随机森林的优缺点优点：高准确率：通过集成多个决策树，随机森林具有较高的预测准确率抗过拟合...具体步骤如下：初始化模型，将所有样本的权重设为相等训练第一个基模型，计算每个样本的误差根据误差调整样本的权重，使得错误分类的样本权重增加训练下一个基模型，并继续调整样本权重，直至达到指定的模型数量或误差阈值最终将所有基模型的预测结果进行加权平均或加权投票...它在各种机器学习竞赛和实际项目中表现优异，适用于多种任务9.2 实际应用中的选择指南选择集成学习算法时应考虑以下因素：数据特性：数据维度较高且噪声较多时，Bagging 和随机森林表现较好数据关系复杂且存在非线性特征时
介绍一下随机森林 决策树提供了一个简单、清晰的概念模型来理解迭代分类过程。然而，在实践中，单个决策树对于解决涉及大量变量和中等大小规模数据的现实问题时，并不十分有效。...建模完成后，我们将模型运行“保留”的测试数据，当测试数据达到可接受的错误率时，我们就完成了模型的创建。 然而，如果模型在运行测试集时，显示较高的错误率，那么这个模型就有问题。...我们不能继续调整模型以获得更好的测试结果，因为过度拟合会再次出现。那么我们该怎么办？我们将所有的数据混合，然后“保留”新的测试集，然后重复运行。...训练结果 我们在随机森林的建模软件上运行我们的数据，如前所述，并推导出一个模型以及一些描述我们的模型有多好的参数。...结论 我们可以从以上结果中得出以下具体结论。 在这种情境下，随机森林的表现令人非常满意的，较低错误率和以及较高预测能力。使用专业知识可以获得令人惊讶的高预测度量值，以及验证集和测试集上的低错误率。
本笔记介绍两种分类算法——决策树和随机森林决策树，用它预测NBA篮球赛的获胜球队。...比如交叉战绩情况，比如连续获胜场次等等 3、爬取辅助数据，NBA2013年最终成绩，主要原因是NBA2013年的数据已无法获取，拷贝到excel中面临格式调整。...# 基尼不纯度（Gini impurity）：用于衡量决策节点错误预测新个体类别的比例。 # 信息增益（Information gain）：用信息论中的熵来表示决策节点提供多少新信息。...# 解决方法之一就是调整决策树算法，限制它所学到的规则的数量 # 使用这种折中方案得到的决策树泛化 能力强，但整体表现稍弱 # 随机森林的工作原理：创建多棵决策树，用它们分别进行预测，再根据少数服 从多数的原则从多个预测结果中选择终预测结果...（参数组合） Accuracy: {0:.1f}%".format(grid.best_score_ * 100)) #输出用网格搜索找到的佳模型，查看都使用了哪些参数。
AdaGrad 一种先进的梯度下降法，用于重新调整每个参数的梯度，以便有效地为每个参数指定独立的学习速率。如需查看完整的解释，请参阅这篇论文。...候选采样 (candidate sampling) 一种训练时进行的优化，会使用某种函数（例如 softmax）针对所有正类别标签计算概率，但对于负类别标签，则仅针对其随机样本计算概率。...在 TensorFlow 中，会按反向传播损失训练嵌套，和训练神经网络中的任何其他参数时一样。...样本的特征列中可能包含一个或多个特征。 TensorFlow 中的特征列内还封装了元数据，例如： 特征的数据类型 特征是固定长度还是应转换为嵌套 特征列可以包含单个特征。...通俗来说，梯度下降法以迭代方式调整参数，逐渐找到权重和偏差的最佳组合，从而将损失降至最低。 图 (graph) TensorFlow 中的一种计算规范。图中的节点表示操作。
比如说每个弱学习器都选用所有的样本参与训练，但各学习器选取参与训练的特征是不一致的，训练出的算法自然也是具有随机性的，可以满足集成的要求。...实际上，随机森林才是最为广泛使用的bagging流派集成学习算法 发散一下，其实bagging算法无非就是区分到底是行采样、列采样还是行列采样，那为什么会出来4种呢？...直观来看，把集成学习比作是一次考试，A同学在参考了周边的BCD3名同学答案的基础上做判断，如果BCD3人的答案都是一样的，正确的都正确，错误的都错误，那么A同学的在综合3人答案之后丝毫不会对最终结果带来任何提升...以第m轮训练的弱学习器权重α为参数，对集成学习模型效果损失函数求导得到如下公式： 其中em表示第m轮弱学习器的模型训练错误率，根据错误样本的权重之和与总样本的权重之和比值得出。...首先，仍然给出GB的损失函数，其是一个MSE形式： 其次，给出第m轮后的集成学习模型，仍然是各弱学习器的加权求和： 我们知道，在机器学习算法优化中，梯度下降法可用于求解最优参数，通过将参数不断朝着自身梯度的反方向进行迭代
这种方法的主要优点是，通过集成多个模型，它可以有效地处理过拟合问题，提高模型的泛化能力。 随机森林模型的建模过程和关键参数。...因此，随机森林的关键参数主要包括： 树的数量：决策树的数量越多，模型的性能通常越好，但计算成本也会相应增加。 随机选择的特征数量：在每个节点进行分裂时，随机选择的特征数量。...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。...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。...例如，利用图形化工具展示不同决策树对最终预测影响力的大小和方向，帮助用户更好地理解模型背后的逻辑。 动态调整权重：传统上，随机森林中所有决策树的投票权重是相等的。
这里的关键见解是构建多个比没有好的模型，而且错误尽可能不相关的模型。 要使用的树的数量是我们要调整的第一个超参数，以实现更高的度量。 问题：您选择的子集，它们是互斥的吗？是否可以重叠？...Scikit-learn 有一个名为网格搜索的函数，您可以传入要调整的所有超参数的列表以及要尝试的所有这些超参数的值。它将在所有这些超参数的所有可能组合上运行您的模型，并告诉您哪一个是最佳的。...问题＃1：您的测试集中可能有一些列中的缺失值，这些列在训练集中不存在，反之亦然。如果发生这种情况，当您尝试进行随机森林时，您将会出现错误，因为“缺失”布尔列出现在训练集中，但不在测试集中。...，每次一列，然后看看在将所有数据传递给预训练模型时，当其中一列被洗牌时，模型的准确性如何。...您的系数告诉您“在您完全错误的模型中，这些事物有多重要”，这基本上是毫无意义的。而另一方面，随机森林的特征重要性告诉您，在这种极高参数、高度灵活的函数形式中，几乎没有任何统计假设，这是您的特征重要性。
问：上面所说的模型精度高是不是哪怕模型很复杂也可以，如果每个模型的精度高但都过度拟合怎么办？ 答：在装袋法中，模型是越精确越好，哪怕是过度拟合的也没有关系。...正因为是行列都随机，才能够做到真正的把整个数据表随机切分成多份，每个模型使用一份，只要模型的数量足够，总有模型能够在最大程度上获取数据集的价值。而且因变量的分类往往又是极不平衡的。...装袋法的优势如下： 准确率明显高于组合中任何单个分类器 对于较大的噪音，表现不至于很差，并且具有鲁棒性 不容易过度拟合 随机森林算法的优点： 准确率有时可以和神经网络媳美，比逻辑回归高 对错误和离群点更加鲁棒性...，可见模型精度还是比较糟糕的，决策树的调优技巧就不再过多展开，我们将在随机森林调优部分展示 随机森林建模 随机森林建模一样是使用网格搜索，有关Python实现随机森林建模的详细参数解释可以看代码的注释...现在来查看再次建模的结果 图片.png 此时都在决策边界内了，但其实调整参数是门技术活，并不只是通过决策边界这一单一指标来调整，后续推文会陆续更新。
随机森林的超参数： 树的数量B，可以根据“out-of-bag”误差进行调整。...在这种方法中，我们从所有模型中取平均值作为最终预测。平均法可用于在回归问题中进行预测或在计算分类问题的概率时使用。 例如，在下面的情况中，平均法将取所有值的平均值。...当两个模型的random_state值一样时，它们的随机选择也一样 如果你想对比不同的模型，这个参数很有用 6.4.2 随机森林 随机森林是另一种遵循bagging技术的集成机器学习算法。...特别地，sklearn中的随机森林使用所有特征作为候选，并且候选特征的随机子集用于在每个节点处分裂。 总而言之，随机森林随机选择数据点和特征，并构建多个树（森林）。...创建多个顺序模型，每个模型都校正上一个模型的错误。AdaBoost为错误预测的观测值分配权重，后续模型来正确预测这些值。
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