描述
整合大量的決策樹模型的整合學習演算法.
每棵樹的訓練樣本隨機, 樹的**(切分)隨機, 特徵選取隨機
適用於資料準確度要求高的場景.樹越多精準性越好.
可以使用整合學習和決策樹的超引數.
極其隨機森林的節點劃分使用隨機特徵,隨機閾值.不考慮資訊熵,隨機分割.高方差,低偏差.
介面
隨機森林
randomforestclassifier
randomforestregressor
from sklearn import datasets
from sklearn.ensemble import randomforestclassifier
x,y = datasets.make_moons(n_samples=500, noise=0.3, random_state=123)
rf = randomforestclassifier(n_estimators=500, random_state=123,oob_score=true)
rf.fit(x, y)
score = rf.oob_score_
print(score)
extratreeclassifier
extratreeregressor
from sklearn import datasets
from sklearn.ensemble import extratreesclassifier
x,y = datasets.make_moons(n_samples=500, noise=0.3, random_state=123)
et_clf = extratreesclassifier(
n_estimators=500, bootstrap=true, max_leaf_nodes=16, random_state=123, oob_score=true)
et_clf.fit(x, y)
score = et_clf.oob_score_
print(score)
機器學習之隨機森林（一）
如果大家想學人工智慧的話，那麼就一定不能夠忽視有關機器學習的內容。這時候就會有人問，什麼是機器學習？所謂機器學習就是一門多領域交叉學科，涉及概率論 統計學 逼近論等多門學科。機器學習是專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能的一門...
機器學習之隨機森林（一）
走進森林，參天大樹一棵棵相繼出現 隨機森林是基於決策樹的整合學習模型，如果將一顆決策樹比作乙個決策者，那麼隨機森林就是一群決策者共同決定一件事情，所以相比於決策樹等單個學習器的模型，隨機森立的準確度和泛化能力往往更好和更高。隨機森林是多個學習器平行計算的演算法模型，通過一定的結合策略，將這些弱學習器...
機器學習之隨機森林（一）
如果大家想學人工智慧的話，那麼就一定不能夠忽視有關機器學習的內容。這時候就會有人問，什麼是機器學習？所謂機器學習就是一門多領域交叉學科，涉及概率論 統計學 逼近論等多門學科。機器學習是專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能的一門...