随机森林是集成学习中的一种方法。

随机森林是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。这一节主要讲解RandomForestClassi?er，随机森林分类器。这些参数在随机森林中的含义

随机森林是决策树的集合。随机森林是用于分类和回归的最成功的机器学习模型之一。他们结合了许多决策树，以减少过度拟合的风险。像决策树一样，随机森林处理分类特征，扩展到多类分类设置，不需要特征缩放，并且能够捕获非线性和特征交互。spark.mllib支持使用连续

随机森林是一种集成学习的算法，构建在bootstrap采样基础之上的，bagging算法基于boostrap采样，与之对应的是boosting算法。随机森林是多颗决策树的集成，由于采用了bootstrip采样，在训练时有一部分样本是没有被选中的，这些样本称

将现有节点的数据分裂成两个子集，计算每个子集的gini index子集的Gini index: $$gini_{child}=\sum_{i=1}^K p_{ti} \sum_{i' \neq i} p_{ti'}=1-\sum_{i=1}^K p_{ti

乳腺癌数据是sklearn自带的分类数据之一。真实数据量大，维度高，在使用随机森林之前需要一系列的处理，因此不太适合用来做直播中的案例演示。经典的泰坦尼克号数据，用来调参的话也是需要很长时间，因此我才选择sklearn当中自带的，结构相对清晰简单的数据来为

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ，我是菜菜，我的开发环境是Jupyter lab，所用的库和版本大家参考：。Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0. 装袋法的核心思想是构建多个相互

决策树有的人可能听过一个词：CART，这个代表的意思是Classification And Regression Tree。它是一个分类和回归的决策树。它被分为两类，一类是分类决策树，另一个类是回归决策树。对于分类决策树，一般来说用于一些分类离散的数据，比

决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。在最近几年的paper上，如i

虽然不需要了解所有细节，但了解模型如何训练和预测对工作仍有帮助。我将从一个简单的单一决策树开始，然后以解决现实世界数据科学问题的方式完成随机森林。理解决策树决策树是随机森林的构建块，它本身就是个直观的模型。我们可以将决策树视为询问有关我们数据问题的流程图。

为了使整体性能更好，集成学习模型聚合了多个机器学习模型。在随机森林模型下，使用大量“弱”因子的决策树，来聚合它们的输出，结果能代表“强”的集成。为了确定偏差和方差，对这两个输出进行比较，偏差是机器学习模型中预测值与实际值之间的差异，而方差则是这些预测值的分

欢迎大家前往云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~决策树可能会受到高度变异的影响，使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱。根据您的测试数据样本构建多个模型可以减少这种差异，但是树本身是高度相关的。随机森林是套袋（方法）的延伸，除了基于多个测试数据样

随机森林和神经网络是两种广泛使用的机器学习算法。这两种方法有什么区别？您看待数据变化的方式改变了您看待业务战略的方式。首先，随机森林和神经网络是不同类型的算法。集合中的决策树是独立的，每个人都可以预测最终的反应。通常，它们按层分组并处理每层中的数据并传递给

当运行一个预测模型时，无论是在Kaggle竞赛中还是在现实世界中，你都需要一个具有代表性的验证集来检查你正在训练的模型是否很好。也就是说，模型能够对它以前从未见过的数据做出很好的预测。结果将是非常糟糕的预测。这是随机森林分类器要预测的目标。我使用的是度量标

工作需要，了解了一下weka的java api，主要是随机森林这一块，刚开始学习，记录下。Instances instancesTrain = atf.getDataSet(); // 读入训练文件。Instances instancesTest = at

本文约6000字，建议阅读15分钟。本文从单棵决策树讲起，然后逐步解释了随机森林的工作原理，并使用sklearn中的随机森林对某个真实数据集进行预测。如今由于像Scikit-Learn这样的库的出现，我们可以很容易地在Python中实现数百种机器学习算法。

现在，不管想解决什么类型的机器学习问题，都会有各种不同的算法可以供你选择。尽管在一定程度上，一种算法并不能总是优于另外一种算法，但是可以将每种算法的一些特性作为快速选择最佳算法和调整超参数的准则。本文，我们将展示几个著名的用于解决回归问题的机器学习算法，并

在随机森林模型下，使用大量“弱”因子的决策树，来聚合它们的输出，结果能代表“强”的集成。为了确定偏差和方差，对这两个输出进行比较，偏差是机器学习模型中预测值与实际值之间的差异，而方差则是这些预测值的分布情况。

机器学习的出现是因为人类不能总是很好地解释自己，尤其是对机器解释。很长一段时间，机器只能执行精确的一步接一步的指令，而且通常简单的人工任务对我们来说太自然了，无法显式将它们作为算法明确地写下来。举个例子来说一下，我没有办法向电脑解释清楚我是如何确切的认识到

在许多(业务)案例中，同样重要的是不仅要有一个准确的机器学习模型，还要有一个可解释的机器学习模型。通常，除了想知道我们的机器学习模型的房价预测是什么之外，我们还想知道为什么它是这么高/低，以及哪些特征在确定预测时最重要。另一个例子是预测客户流失 - 拥有一