XGBOOST比随机森林快吗？
XGBoost和随机森林是两种常用的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题方面都表现出色。下面是对于XGBoost和随机森林的比较：
- XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种基于梯度提升树的机器学习算法，它通过迭代地训练多个弱学习器（决策树），并将它们组合成一个强学习器。XGBoost通过优化目标函数，使用了一些技巧如正则化、剪枝等，以提高模型的准确性和泛化能力。
- 随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过随机选择特征和样本，构建多个决策树，并通过投票或平均的方式来进行预测。随机森林通过降低模型的方差，提高了模型的准确性和鲁棒性。
从性能方面来看，XGBoost相对于随机森林具有以下优势：
- 训练速度：XGBoost在训练过程中使用了并行计算和近似算法，使得训练速度更快。相比之下，随机森林需要构建多个决策树，训练速度相对较慢。
- 预测速度：XGBoost在预测时采用了一些优化策略，如按特征列存储数据、按块进行预测等，使得预测速度更快。而随机森林需要遍历多个决策树进行预测，相对较慢。
- 准确性：XGBoost通过优化目标函数和使用一些技巧，如正则化、剪枝等，可以更好地拟合数据，提高模型的准确性。随机森林在处理高维稀疏数据时可能会出现过拟合的情况。
综上所述，XGBoost相对于随机森林在训练速度、预测速度和准确性方面具有优势。然而，选择使用哪种算法还需要根据具体问题的特点和数据集的规模来进行评估和选择。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
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请注意，以上链接仅为示例，具体的产品选择应根据实际需求和腾讯云的产品文档进行决策。
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1回答
我正在研究一个二元分类问题，使用平衡套袋随机森林，神经网络和增强技术。我的数据集大小是977，类比例是77:23。
我的数据集中有61个特征。然而，经过大量的特征选择活动后，我得到了5个功能。但是，这5个特征是用RFECV、Borutapy等随机森林估计器来识别的。因此，有了5个特征，我认为我的Xgboost模型在测试集上不会过分适合，并且提供了更好的性能，但是Xgboost模型仍然适用于测试集，在测试集上产生的结果很差。然而，随机森林在train和test上都具有相似的性能。能帮我理解为什么会发生这种事吗？
列车和试验性能如下
随机林列数据
📷
随机森林-测试数据
📷
随机森林的
roc_a
浏览 0提问于2022-03-04得票数 1
我有两个分类器，它们使用以下结果对相同的数据集进行分类：
Model | Accuracy| Precision| Recall | F1 Score| ROC Score
--------------| --------| ---------|--------|---------|---------
Random Forest| 90% | 0.61 | 0.7 | 0.64 | 0.81
XGBoost | 91% | 0.70 | 0.67 | 0.66 | 0.80
我不确定，但在我看来，
浏览 0提问于2021-12-06得票数 1
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这是一个快速的问题。如果将神经网络和随机森林进行比较，神经网络对数据大小的要求是巨大的，但决策树或随机林也可以在较少的记录下工作。
XGBoost也会出现这样的问题吗？它还需要大量的数据才能进行多次迭代以减少错误项吗？
浏览 0提问于2020-06-22得票数 1
在xgboost (R版本)的简介中，可以使用下面显示的命令构建一个类似于随机森林的分类器。在python中使用xgboost可以做同样的事情吗？
#Random Forest™ - 1000 trees
bst <- xgboost(data = train$data, label = train$label, max_depth = 4, num_parallel_tree = 1000, subsample = 0.5, colsample_bytree =0.5, nrounds = 1, objective = "binary:logistic")
浏览 1提问于2017-09-13得票数 1
1回答
我试图理解--什么时候会有人选择兰登森林而不是XGBoost，反之亦然。所有的文章都强调了两者之间的区别。我理解他们。但是，当实际给出一个真实世界的数据集时，我们应该如何处理这两者之间的选择问题呢？
是否有一套统计检验的方差检查，然后选择？还是简单地说，您有许多特性，并且不能真正选择参数调整，所以您应用随机森林来获得结果？
浏览 0提问于2020-03-17得票数 1
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1回答
如何处理虚拟功能
、、、、
如果问题出现得早，我很抱歉，但我找不到这样的东西。我对预测模型有一个问题。我想建立xgboost和随机森林。我使用的包要求在xgboost构造中，应该创建伪变量。问题是，我是否应该使用虚拟集来构建两者？(即使森林可以处理计算并且不需要假人)？为了测试模型并进行比较，我还应该将训练集中的分类变量更改为虚拟变量，对吗？换句话说，我的训练集和测试集对于每个模型都必须是相同的？非常感谢您的帮助！
浏览 12提问于2018-01-11得票数 0
1回答
是否有将PCA应用于不平衡数据的规则？(随机森林，xgboost)
我使用多类不平衡数据进行pca。
但测井损失的精度却越来越低。
有什么理论背景吗？
浏览 0提问于2020-02-13得票数 1
1回答
我注意到，在Python中，XGBoost的实现只支持分类目标变量的二进制分类。
对于我的分类问题，我已经实现了随机森林和极随机树。
为什么不能使用这种方法对来自多个类别的目标进行分类？
是否可以对我的多类数据集进行调整，以便使用XGBoost?
浏览 6提问于2020-01-22得票数 0
因此，我理解随机森林和GB方法之间的主要区别。随机森林生成并行树，而GB方法在每次迭代中都会生成一棵树。但是，我对与scikit的RF回归器和xgboost的Regressor一起使用的词汇表感到困惑。特别是关于调整树/迭代/提升轮数的部分。据我理解，每一个术语都是相同的。它们根据该算法确定一个决策树的计算次数。但是，我应该把它们称为ntree还是n_estimators呢？或者，我应该简单地使用早期停止轮对我的xgboost和调整树的数量只为我的射频？
我的兰登森林
rf = RandomForestRegressor(random_state = 13)
param_grid = dict
浏览 0提问于2020-04-22得票数 8
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1回答
我试着用xgboost R包构建一个0-1分类器。我的问题是如何做出预测？例如，在随机森林中，树木“投票”反对每一种选择，最后的预测是基于多数。关于xgboost，回归的情况很简单，因为对整个模型的预测等于弱学习者的预测和(增强树)，但是分类呢？
xgboost分类器是否与随机林中的工作方式相同(我不这么认为，因为它可以返回预测概率，而不是类成员资格)。
浏览 0提问于2016-01-19得票数 3
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我通过删除相关变量和反向消除来进行一些特征选择。然而，在所有这些都作为测试完成之后，我抛出了一个随机变量，然后训练了逻辑回归、随机森林和XGBoost。所有3个模型的随机特征的特征重要性都大于0。首先，这怎么可能呢？其次，所有型号都将其排在底部，但它不是最低的功能。这是另一轮特征选择-i.e的有效步骤吗？删除所有得分低于随机特征的人？
随机要素是使用创建的
model_data['rand_feat'] = random.randint(100, size=(model_data.shape[0]))
浏览 0提问于2020-06-25得票数 0
根据文件- CRAN
Boruta算法是一种完全相关的特征选择包装算法，能够与输出变量重要性度量(VIM)的任何分类方法工作；在默认情况下，Boruta使用随机森林。
来源：Boruta文件
包有一个参数getImp，它定义了要使用的重要性，默认情况下，它是游侠包中的随机林。因此，理论上可以使用xgboost的xgb.importance()函数作为特性重要性的来源，但我在实践中找不到如何使用此类参数的示例，因为到目前为止，我一直不走运。是否有可能在Boruta包中实现这一点，或者我是否已经从头开始使用xgboost实现Boruta算法？如果可能的话，怎么做？
浏览 0提问于2016-11-23得票数 2
2回答
R中随机森林模型中的伽马
、、、
众所周知，当通过boost_tree()函数构建xgboost模型时，可以通过set_engine()函数的客观参数引入伽马回归，如下所示：
xgbst = boost_tree(
trees = tune(),
tree_depth = tune(),
min_n = tune(),
learn_rate = tune(),
loss_reduction = tune(),
sample_size = tune()) %>%
set_engine("xgboost
浏览 15提问于2022-11-02得票数 -1
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我正在为XGBoost使用sklearn包装器。我没有找到一个清晰的解释，说明predict_proba()输出的概率是如何计算出来的。
例如，在随机森林中，我知道它反映了属于这个类别的样本在所有树木的相关叶子中所占比例的平均值。
但是，在XGBoost中，我无法理解文档或代码中的计算。不是应该给每棵树不同的重量吗？
浏览 0提问于2017-03-19得票数 6
2回答
我看这个答案是为了在H2O中可视化梯度增强树模型，它说GBM上的方法也可以应用于XGBoost：
但是当我尝试使用它在H2O XGBoost MOJO上提到的方法时，它失败了。
我查看了hex.genmodel.tools.PrintMojo的源代码：
它似乎只适用于随机森林和GBM模型，而不适用于XGBoost模型。
有没有人知道如何在H2O XGBoost模型中可视化树？谢谢!
浏览 4提问于2018-09-28得票数 0
1回答
在Python & R中，线性回归模型在学习训练数据后给出了数学表达式，通常以截距、变量系数和p值/t值的形式表示。在训练数据集上对复杂模型进行训练后，可以提取基于决策树、随机森林、XGBoost等复杂模型的数学表示吗？
浏览 0提问于2022-11-11得票数 1
到目前为止，我的印象是机器学习算法(gbm、随机森林、xgboost等)可以处理数据中存在的不良特征(变量)。
在我的一个问题中，有大约150个特性，如果我使用所有的特性，我将得到大约1的日志丢失。但是，如果我删除了大约10个不好的特性(使用一些技术发现)，我就会观察到.45的日志丢失。这是一个巨大的进步。
我的问题是，坏的特性真的会造成这么大的差异吗？
浏览 0提问于2016-02-27得票数 5
我在将我的数据拟合到xgboost分类器模型时遇到了困难。当我运行以下命令时：
classifier = xgboost(data = as.matrix(training_set[c(4:15, 17:18,20:28)]),
label = training_set$posted_ind, nrounds = 10)
R Studio告诉我：
Error in xgb.DMatrix(data, label = label, missing = missing) :
'data' has class 'character' and length 14
浏览 0提问于2018-09-14得票数 3
1回答
击打物所属的类别
、、
因此，我有一个树形图，其中有不同的算法。例如，XGBoost属于梯度提升，决策树和随机森林被分类等等。我想知道击打属于哪一类。
📷
浏览 0提问于2022-08-08得票数 0
2回答
我有一个3500个观测x 70个特征的数据集，这是我的训练集，我也有一个600个观测x70个特征的数据集，这是测试集。
目标是将观测值正确分类为0或1.2000，训练集的观测值为0，其余的1600观测值为1。
我的目标是尽可能多地召回precision>=90%。
我只根据树的数量(从50到650棵树)对集成算法进行网格搜索。对于每种算法，精确>=的最佳召回率为90%，分析结果如下：
随机森林(375棵树)
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
classifier = RandomForestClassifier(
浏览 0提问于2018-09-20得票数 5
1回答
假设我有三种模式：
一片有100棵树的随机森林
有1000棵树的随机森林
一个xgboost模型。
我可以使用SHAP在我的数据集上对我的特性的重要性进行排序，并比较不同模型的相对重要性。尚不清楚的是，我是否能够有意义地比较模型之间的实际数值SHAP值。
我对所有型号都使用相同的功能。
浏览 0提问于2019-08-10得票数 5
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在一些赋值和黑客操作期间，我使用随机森林和XGBoost等算法创建了几个模型，并使用GridSearchCV找到了参数的最佳组合。但我无法理解的是如何为GridSearchCV选择这些参数。我随机地将参数设置为
params = {"max_depth" : [5, 7, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50,100],
"min_samples_leaf" : [5, 10, 15, 20, 40, 50, 100, 200, 500, 1000,10000],
"criterion": [&
浏览 0提问于2021-03-01得票数 1
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到目前为止，我的印象是机器学习算法(gbm，随机森林，xgboost等)可以处理数据中存在的不良特征(变量)。
在我的一个问题中，大约有150个特征，如果我使用所有的特征，使用xgboost我会得到大约1的对数损失。但是如果我删除大约10个不好的特性(使用一些技术发现)，我观察到.45的对数损失。这是一个巨大的进步。
我的问题是，糟糕的特性真的能造成如此大的差异吗？
浏览 2提问于2016-02-27得票数 2
我把随机森林和adaboost结合在一起
clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=10, base_estimator=RandomForestClassifier(n_estimators=10,max_depth=20))
现在，我想将adaboost和xgboost结合起来，我已经尝试了这样的方法：
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from xgboost import XGBClassifier
clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=XGBCl
浏览 6提问于2022-08-07得票数 -1
4回答
我不清楚有几个概念：
XGBoost将弱学习者转化为强学习者。这么做有什么好处？将许多弱学习者组合在一起，而不是仅仅使用一棵树？
随机森林使用来自树的各种样本来创建树。这种方法的优点是什么而不是仅仅使用一棵单数树？
浏览 0提问于2017-10-14得票数 40
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3回答
我有一个关于随机森林的问题。假设我有关于与项目交互的用户的数据。项目的数量很多，大约有10000个。我的随机森林的输出应该是用户可能与之交互的项目(比如推荐系统)。对于任何用户，我都希望使用一个功能来描述用户过去与之交互过的项目。然而，将分类产品特征映射为一次性编码似乎非常低效，因为用户最多与几百个项目交互，有时甚至只有5个项目。
当输入特征之一是具有大约10,000个可能值的分类变量，而输出是具有大约10,000个可能值的分类变量时，如何构建随机森林？我应该将CatBoost与分类功能一起使用吗？或者我应该使用一次性编码，如果是这样的话，你认为XGBoost和CatBoost哪个更好？
浏览 0提问于2017-09-27得票数 3
1回答
我该如何处理模特的超身问题？
、、、、
我使用XGBoost模型来预测攻击，但我得到了100%的准确率，我也尝试了随机森林，同样，我得到了100%。我该怎么处理这个卵子改装的问题？我遵循的步骤是:数据清理、数据分割、特性缩放、特性选择--我甚至试图改变这个顺序，但仍然得到了相同的东西。你知道怎么处理这件事吗？谢谢
浏览 7提问于2022-10-19得票数 0
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1回答
我创建了一个以随机森林作为基分类器的分类集合。每个随机森林都有500棵树。合共有100个这样的森林。多数票被用作投票方案。我期望分类器比单个随机森林的性能略好一些。然而，它的性能比随机森林差得多。有人能解释原因吗？
浏览 0提问于2018-04-09得票数 -1
如何在使用XGBoost Spark4J训练随机森林时传递num_parallel_tree参数？
在参考了之后，我做了以下工作
val hyperParams = Map(
"booster" -> "gbtree",
"objective" -> "binary:logistic",
"evalMetric" -> "logloss",
"num_parallel_tree" -> 1
浏览 0提问于2020-08-11得票数 0
我了解到，sklearn需要在运行sklearn.ensemble.RandomForestRegressor方法时将分类特性编码为虚拟变量或一个热编码，而XGBoost也需要这样做，但h2o允许在其h2o.estimators.random_forest.H2ORandomForestEstimator方法中使用原始的分类特性。由于h2o4gpu的随机森林实现是建立在XGBoost之上的，这是否意味着不包括对原始分类特性的支持？
浏览 3提问于2018-07-26得票数 2
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1回答
我想知道如何使用机器学习算法来预测下一个时间步骤，例如随机森林，xgboost等，假设您有截至4月10日的销售数据，并且您每天都在进行预测，您如何使用这些算法获得4月11日的销售额？
浏览 4提问于2022-04-18得票数 -1
1回答
我一直在阅读xgboost中的特性重要性的计算方法，与在随机森林中的计算方法相同。然而，学习速率降低了下游树木的影响。为了得出特征重要性的目的，是否考虑了学习率？
浏览 0提问于2023-01-17得票数 0
我是一名数据科学家，我在我的工作场所看到，所有主要的生产解决方案最多涉及随机森林。
为什么像xgboost这样的机器学习算法不能在生产环境中使用？为什么需要重现性？
浏览 5提问于2016-02-09得票数 3
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2回答
在随机森林中，每一棵树都没有完整的一批训练数据，只有一个样本。
这对于Xgboost是如何工作的呢？如果这种抽样也发生了，它是如何为这个ML算法工作的？
浏览 0提问于2020-01-08得票数 10
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2回答
机器学习中的海量数据集
、、、
我有一个每天都在增长的数据集，我担心的是，它很快就会达到内存可能无法容纳的大小。我在我的应用程序中使用随机森林分类器和回归器。我听说过部分拟合，但我不知道是否可以这样做随机森林。如何确保应用程序不会中断并继续运行良好，即使数据集超出了内存大小。另外，如果使用svm而不是随机林，情况会有所不同吗？
浏览 22提问于2016-12-26得票数 3
1回答
我试着把xgboost和随机森林应用于反复采样
对于不平衡的数据：
train shape -> (199991, 23)
📷
然而，扭转我的期望。这两种情况的准确性都下降了。
问题：
过采样总是不好吗？
当我申请反复抽样时，我还应该考虑什么？
浏览 0提问于2020-02-14得票数 0
1回答
如何在python/R中访问xgboost模型的单个树？
下面是来自sklearn的随机森林树。
estimator = RandomForestRegressor(oob_score=True, n_estimators=10,max_features='auto') estimator.fit(tarning_data,traning_target) tree1 = estimator.estimators_[0]
leftChild = tree1.tree_.children_left
rightChild = tree1.tree_.children_right
浏览 1提问于2016-06-07得票数 17
1回答
(希望这是一个适合这类问题的论坛，如果不是，请提出建议。)
与随机森林相比，XGBoost库中的梯度提升性能如何？有没有比较这两者的基准数据？
我即将开始对数据集(至少6 6GB，最高可达TB)中的数百万个事件进行分类和回归。
谢谢
浏览 0提问于2016-10-20得票数 0
我正在为一个确定客户是否会流失的分类问题建立一个神经网络模型，其输出为二进制0和1。我还使用了随机森林模型和XGboost模型。他们都起作用了。我把随机森林和XGBoost结合起来，效果很好。
然而，当我将随机林XGBoost与使用投票分类器的神经网络(Keras分类器)组合时，我得到了错误ValueError:无法从形状(2712,1)广播输入数组到形状(2712，)
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasC
浏览 18提问于2022-04-24得票数 0
我想通过回归算法(线性，支持向量机，随机森林，Xgboost)通过历史数据来预测产品的价格范围。
为了得到价格区间，我们将使用最高预测值作为上界，下一个最佳值作为下限)。
Ex: Product a price range preicttion - 1000 to #qcStackCode#5000.
5000 is from top predicted price.
#qcStackCode#1000 is from next best-predicted price.
我的方法正确吗？
但是要接收数据，请不要提供太多的数据样本。
请建议一下。
浏览 0提问于2019-05-17得票数 1
0回答
我正在使用R中的插入符号包来运行随机森林和xgboost模型。我想要得到所有65个变量的变量重要性。我尝试过varimp()函数，它可以给出前20个变量的变量重要性。有没有什么方法或选项可以让我对所有65个变量都使用它们？
谢谢！
浏览 0提问于2017-12-08得票数 1
我使用XGBoost的默认回归目标函数和提前停止的随机森林获得了不错的结果。 我的目标是能够很好地预测我的数据的底部十进制，我想知道是否有一个目标函数可以让我做到这一点？我不太关心其他的十进制，只要我能很好地预测底部。
浏览 13提问于2020-06-12得票数 1
回答已采纳
我正在尝试创建一个由三个分类器组成的集合(随机森林，支持向量机和XGBoost)，使用VotingClassifier()在scikit-learn中。然而，我发现整体的精度实际上是下降而不是增加。我搞不懂为什么。
以下是代码：
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
eclf = VotingClassifier(estimators=[('rf', rf_optimized), ('svc', svc_optimized), ('xgb', xgb_optimized)],
浏览 2提问于2016-09-27得票数 9
2回答
我使用“class_weight”方法平衡了我的多类分类问题，使用了Logistic回归、随机森林和XGBoost分类器。在这三种方法中，少数类的logistic回归结果显著高于其他两种模型。有谁能解释一下为什么LR在这种情况下胜过基于决策树的分类器？谢谢。
浏览 0提问于2019-08-30得票数 3
回答已采纳
我构建了一个基于以下示例的自动机器学习系统：
我使用了学习者xgboost和随机森林，并使用了branching。在训练阶段，xgboost给了我最好的结果。因此，我提取了优化的超参数并构建了最终的xgboost模型：
lrn = as_learner(graph)
lrn$param_set$values = instance$result_learner_param_vals
我还对表现最好的随机森林模型的param_vals感兴趣。
我想，我可以得到超参数并保存最好的随机森林模型：
Arch = as.data.table(instance$archive, exclude_colum
浏览 4提问于2022-09-08得票数 0
回答已采纳
1回答
我采用的是森林火灾数据集和神经网络模型。我试图生成REC曲线，这就是它的样子。很奇怪！
📷
我也应用了XGBoost，但REC曲线几乎平行于X轴.我不明白怎么才能解释清楚？
我也想了解如何解释REC曲线的一般情况？
浏览 0提问于2021-05-06得票数 1
回答已采纳
我正在编写一个脚本，它既训练了游侠随机森林，又训练了xgb回归。根据基于rmse的最佳性能，其中一种或另一种用于针对搁置数据进行测试。
我还想以一种类似的方式返回两个功能的重要性。
使用xgboost库，我可以获得特性重要性表并绘制如下所示的图：
> xgb.importance(model = regression_model)
Feature Gain Cover Frequency
1: spend_7d 0.981006272 0.982513621 0.79219969
2:
浏览 2提问于2020-01-13得票数 0
回答已采纳
3回答
R插入随机林
、、
使用插入包中列车的缺省值，我尝试为dataset xtr2 (dim(xtr2)：7659408)训练一个随机森林模型。问题是，要适应这一功能需要花费太多的时间(一次训练超过一天)。据我所知，train在默认情况下使用引导抽样(25次)和三次随机选择mtry，那么为什么要花这么长时间呢？请注意，我需要在每次运行中对rf进行三次训练(因为我需要用相同的数据对不同随机森林模型的结果进行平均值)，这大约需要三天时间，我需要对10个不同的样本运行代码，所以需要30天才能得到结果。
我的问题是我怎样才能让它更快？
改变列车的缺点能使列车的运行时间缩短吗？比如在培训中使用简历？
用插入符号包进行并
浏览 2提问于2016-11-28得票数 1
回答已采纳
2回答
运行多个随机森林并将它们组合起来
、、、、
我试图在R (RStudio)中建立一个随机森林模型。我的训练数据集大约有200万行和38个变量。当我从这个数据集测试5000行时，我能够构建随机林，但是当我在整个数据集上运行时，我会得到以下错误：
randomForest.default(m，y，.)中的错误：.C不支持长向量(参数24)
除了删除行数之外，还有人能建议我如何解决这个问题吗？我可以运行多个随机森林，然后将它们合并成一个森林吗？如果是的话，谁能给我推荐一下怎么试一下吗？
在此之前，非常感谢您。
浏览 0提问于2018-09-27得票数 1
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我使用pdp包来运行线性回归的部分依赖，使用xgboost包是完美的，没有任何警告。但是当我更改为xgboost的分类(逻辑)标签时。我收到了部分依赖的警告消息，部分依赖是基于线性的，如下所示。我想问一下，是否必须以某种方式修改代码，以便使用xgboost包准确地提供分类对象，以便部分依赖是正确的。或者我可以忽略警告消息，它已经是正确的。我知道随机森林是直接的，没有任何警告信息。
# Load required packages
library(pdp)
library(xgboost)
# Simulate training data with ten million records
se
浏览 33提问于2018-01-15得票数 1
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