随机森林提高准确率
随机森林是一种集成学习算法，通过组合多个决策树来提高准确率。它在机器学习领域被广泛应用，特别适用于分类和回归问题。
随机森林的主要特点包括：
- 集成学习：随机森林通过组合多个决策树来进行预测，每个决策树都是基于不同的随机样本和特征子集构建的。最终的预测结果是基于所有决策树的投票或平均值。
- 决策树：随机森林中的每个决策树都是一个分类器，通过对输入数据进行一系列的判断来进行分类或回归预测。决策树的构建过程中，通过选择最佳的特征和划分点来最大程度地减少预测误差。
- 随机性：随机森林引入了随机性，通过对训练数据进行有放回抽样（bootstrap）来构建每个决策树的训练集，同时在每个节点上随机选择特征子集进行划分。这种随机性可以减少过拟合，并提高模型的泛化能力。
随机森林的优势包括：
- 高准确率：随机森林通过组合多个决策树的预测结果，可以显著提高模型的准确率。它在处理复杂的分类和回归问题时表现出色。
- 鲁棒性：随机森林对于缺失值和异常值具有较好的鲁棒性，能够处理不完整或有噪声的数据。
- 可解释性：相比于其他复杂的机器学习算法，随机森林的结果更易于解释和理解。可以通过分析决策树的结构和特征重要性来获取洞察和解释模型的预测结果。
随机森林在各种领域都有广泛的应用，包括但不限于：
- 医疗诊断：随机森林可以根据患者的病历数据进行分类，帮助医生进行疾病诊断和预测。
- 金融风控：随机森林可以根据客户的信用记录和财务数据进行分类，帮助金融机构评估风险和制定信贷策略。
- 商品推荐：随机森林可以根据用户的购买历史和行为数据进行分类，帮助电商平台进行个性化推荐。
腾讯云提供了一系列与机器学习和数据分析相关的产品和服务，可以用于构建和部署随机森林模型。其中包括：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了丰富的机器学习算法和模型训练、部署的功能，可以用于构建和训练随机森林模型。
- 腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dla）：提供了数据处理、数据仓库和数据分析的功能，可以用于预处理和分析随机森林模型所需的数据。
- 腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）：提供了丰富的人工智能服务和API，可以用于与随机森林模型集成，实现更多的功能和应用场景。
以上是关于随机森林的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和服务的介绍。希望对您有所帮助！
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我正在使用RandomForestClassifier方法进行物体检测，问题是，即使我知道我的随机状态应该是0作为默认值，我得到了非常糟糕的准确性，所以无论如何，有没有知道我的n_estimators
浏览 210提问于2020-12-18得票数 2
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似乎支持向量机(带有径向核)和随机森林最有效。如何在此设置中调优超参数？
我的建议是:将数据分离到训练/验证集中，使用概率输出和成本矩阵来分配预测的类，优化超参数以使准确性最大化。我怎样才能提高性能？目前，我使用的随机森林与nodesize=1和mtry=5，它的准确率约97%。
浏览 0提问于2015-08-14得票数 2
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我正在使用随机森林来做一个分类问题。响应有5个类。所有的类都均匀地分布在训练集中，但是在测试数据集中，两个特定的类构成了绝大多数。使其具有挑战性的是，在验证集中，我可以看到这两个类的准确率也是最差的。所以我的问题是，有没有办法提高这两个特定类别的分类精度，从而提高我的整体预测能力？
任何意见都将非常感谢！
浏览 2提问于2016-04-13得票数 0
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将这些向量提供给随机森林分类器可以提供83 %的准确率，但在各种研究中，我已经看到伯特最小值提供了90 %的准确率。我也有其他一些特性，如word2vec，词汇，TFIDF和标点符号功能。即使我合并了所有的功能，我也得到了83 %的准确率。我作为基础论文的研究论文提到了92 %的准确率，但是他们使用了一种基于集合的方法，他们通过bert进行分类，并训练随机森林的权重。bert的代码实现
https://github.com/
浏览 21提问于2022-04-01得票数 0
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我应用了各种模型: LR、决策树和随机森林。我得到了射频模型84%的准确率。我现在想用Keras DL模式来提高这个分数。model = Sequential()
#second
浏览 18提问于2020-06-08得票数 0
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我正在用我收集的一些数据研究随机森林。我测试了我的分类器，在我的测试集上获得了大约89%的准确率。然而，当我将我的数据缩放到零均值和单位方差时，我的准确率下降了近50%。有谁能解释一下准确率如此显着下降的可能原因是什么？以下是数据的
浏览 1提问于2014-10-19得票数 0
在我的数据中，随机森林的输入大小是2052，数据大小只有300。在我的例子中，数据大小小于输入大小。但是，随机森林模型的准确率在90%以上。我将训练/测试数据除以80/20，而过度拟合从未发生过。你知道，即使数据大小小于输入大小，随机森林模型如何取得良好的效果？
是的，我的数据是平衡的。F1评分也在90 %以上。
浏览 0提问于2021-09-15得票数 1
1回答
我要预测葡萄酒的质量，这是数据集上的最后一栏，我考虑用神经网络或随机森林来预测，因为神经网络的准确率约为55%，而随机森林的准确率到目前为止达到了73%。我想提高的准确性，further.Below是我写的代码。
浏览 0提问于2019-05-10得票数 1
我只使用f1训练了随机森林，并在测试集上进行了测试。准确率为79%。然后，我只使用f2，并在相同的测试集上进行测试。准确率为79.5%。然而，当我将f1和f2合并为一个特征向量并运行相同的实验时。准确率为80.4%。从我的实验结果来看，谁能告诉我哪里出了问题？为什么我合并功能集f1和f2时
浏览 3提问于2014-05-29得票数 1
1回答
多层感知器不收敛，但支持向量机或随机森林在同一数据集上表现良好的原因是什么？我的数据是120个数值在-1到1之间的特征，需要预测5个类别中的任何一个。注意:我不知道这是什么数据？3500纪元后，SVM准确率91%随机森林86% 2层MLP acc 74%
浏览 16提问于2019-07-27得票数 0
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我尝试了几种机器学习算法，如Logistic回归算法、随机森林算法、决策树算法等，但它们的准确率都在70%左右。似乎模型总是倾向于预测0。因此，我尝试了几种方法来获得一个不偏不倚的数据集，如下所示。但所有这些步骤都降低了准确性而不是提高了准确性。曲线下面积和精度有所提高，但不幸的是，为了赢得比赛，我不得不提高精度。
所以如果你能告诉我提高不平衡数据集的准确性的技术，我会非常感激的。
浏览 0提问于2021-07-23得票数 2
3回答
我尝试过各种算法(朴素贝叶斯、随机森林、AODE、C4.5)，它们都有不可接受的假负比。随机森林总体预测准确率最高(99.5%)，假阴性率最低，但仍漏报79% (即未能检测到79%的恶性肿瘤)。
浏览 0提问于2015-11-12得票数 13
0.56201 0.39200 0.85946 由于它是分类，我知道这不是正确的方式来告诉最好的准确率将产生最佳分类器.Can我知道最好的分类器在随机森林和adaboost
浏览 0提问于2017-02-19得票数 0
我发现，如果我消除了这个对数正态分布行为的阈值以下的所有记录(通过将字段组合在一起，然后对Nth百分位数进行过滤)，我的模型的准确率从78%提高到86%，使用的是高度调谐的随机森林分类器。
浏览 0提问于2019-09-02得票数 0
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2回答
随机森林技术/模型
、、、、
有人能知道随机森林的不同技术/算法吗？我知道，随机森林本身就是一个算法/模型，但我正在寻找它的另一个版本，就像我们在决策树中一样。基于随机森林的算法列表？谢谢
浏览 0提问于2019-04-24得票数 1
7回答
当使用决策树algorithm.but训练时，我在测试集上的准确率为100%，在随机森林中只有85%的准确率。predictions = clf.predict(x_test)混淆矩阵：
随机森林
浏览 0提问于2018-07-19得票数 11
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2回答
然而，我正在考虑训练一个监督分类模型(例如随机森林分类器)，其中聚类数是因变量，所有其他特征都是自变量。使用这个模型的准确性是对k均值聚类的一个很好的评价吗?为什么？
浏览 0提问于2018-08-13得票数 1
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