2023年7月22日 陣雨
感冒發燒喉嚨疼，只因為一杯正常冰的奶蓋！！！以後得少喝加冰的東西了.
前面說的是整合學習的兩種形式，這跟隨機森林有啥關係呢？
隨機森林是bagging的乙個擴充套件變體.簡單的來說，當bagging演算法中的base learner為決策樹並在訓練決策樹的過程中加入隨機屬性選擇，這就是隨機森林的由來.
我們知道，傳統的決策樹的構建是在當前結點的屬性集合(假定有d個屬性)中，選擇乙個最優屬性；再看隨機森林，由bagging演算法看出來，有乙個自助取樣的過程，隨機森林對於基決策樹的每個結點，先從該結點的屬性集合中隨機選擇乙個包含k個屬性的子集，然後再從這個子集中選擇乙個最優屬性用於劃分.引數k控制了隨機性的引入程度：若令k=d，則基決策樹的構建與傳統決策樹相同；若k=1，則是隨機選擇乙個屬性用於劃分；一般情況下，推薦值
隨機森林的「隨機」在哪？
在機器學習中，隨機森林是乙個包含多個決策樹的分類器，並且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的眾數而定。根據下列演算法而建造每棵樹 在構建隨機森林時，需要做到兩個方面 資料的隨機性選取，以及待選特徵的隨機選取，來消除過擬合問題。首先，從原始的資料集中採取有放回的抽樣，構造子資料集，子資料集的資料量是和原...
隨機森林演算法
random forest是加州大學伯克利分校的breiman leo和adele cutler於2001年發表的 中提到的新的機器學習演算法，可以用來做分類，聚類，回歸，和生存分析，這裡只簡單介紹該演算法在分類上的應用。random forest 隨機森林 演算法是通過訓練多個決策樹，生成模型，然...
理解隨機森林
理解隨機森林 隨機森林利用隨機的方式將許多決策樹組合成乙個森林，每個決策樹在分類的時候投票決定測試樣本的最終類別。下面我們再詳細說一下隨機森林是如何構建的。隨機森林主要包括4個部分 隨機選擇樣本 隨機選擇特徵 構建決策樹 隨機森林投票分類。給定乙個訓練樣本集，數量為n，我們使用有放回取樣到n個樣本，...