随机森林算法 Random Forest Algrithm 发布日期 3 周前 随机森林是包含多个决策树的多功能算法,其利用有放回抽样构成的样本集训练决策树,决策树的每个节点在训练时只使用随机抽样的部分特征。 基于一个属性对新对象进行分类判别时,随机森林中的每棵树会先给出自己的分类选择,并对此「投票」,对于分类问题,森林的输出结果将会是票数最多的那个;对于回归问题,森林输出的结果将会是决策树输出的平均值。 随机森林算法中,「随机」是核心,「森林」只是一种组合方式,森林在构建每颗树的时候,为了保证各树之间的独立性,通常会采用两到三层的随机性。 随机森林特点 优点:极高的准确率、不容易过拟合、较好的抗噪声能力、可处理高维度的据,且无需特征选择、可处理离散型数据和连续型数据、数据集无需规范化、训练速度快,可得到变量重要性排序、容易实现并行化。缺点:参数复杂、训练时需要较大的空间和时间、模型还有部分领域无法解释。 随机森林应用 执行回归和分类任务;用于处理缺失值、异常值以及其他数据探索中的重要步骤;用于将几个低效模型整合为一个高效模型。 父级词:Bagging 算法 子级词:决策树 参考来源 【1】https://blog.csdn.net/qq547276542/article/details/78304454 【2】https://blog.csdn.net/lishuandao/article/details/52555103 【3】https://en.wikipedia.org/wiki/Random_forest 【4】http://dataunion.org/23602.html 相关百科推荐 解析树 Parse Tree 3 个月前 解析树是语法分析结果的一种表现形式,通常以树状表示语言的语法结构。 解析树通常按照两种相反的法则生成,分别是依存语法和短语结构语法,不用于抽象语法树,后者是分析树多包涵信息的浓缩。 解析树与抽象语法树 抽象语法树 Abstract Syntax Tree 是语法结构的一种抽象表示… 粒子群优化算法 Particle Swarm Optimization 4 个月前 粒子群优化算法是基于群体智能理论的优化算法,利用粒子在迭代搜索的过程中完成对问题的寻优。 这种算法由 J. Kennedy 和 R.C.Eberhart 于 1995 年提出,是一种演化计算技术,其来源于对一个简化社会模型的模拟,通过跟踪群体的两个极值以调整自己的位置和速度,这两… 径向基函数 Radial Basis Function 3 个月前 径向基函数 RBF 是沿径向对称的标量函数,通常定义为空间中任一点 X 到某一中心 Xc 之间距离的单调函数,可记为 K ( || X – X c || ),当 X 远离 Xc 时函数取值很小。 径向基函数应用 径向基函数主要用于解决多变量差值问题,可通过多个径向基函数的和来逼近…