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隨機(jī)森林,為什么和如何使用隨機(jī)森林

來(lái)源:整理 時(shí)間:2023-08-30 05:10:16 編輯:智能門(mén)戶(hù) 手機(jī)版

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1,為什么和如何使用隨機(jī)森林

隨機(jī)森林 比adaboost 好 隨機(jī)森林的優(yōu)點(diǎn)有: 1. 對(duì)于很多種資料,它可以產(chǎn)生高準(zhǔn)確度的分類(lèi)器。 2. 它可以處理大量的輸入變量。 3. 它可以在決定類(lèi)別時(shí),評(píng)估變量的重要性。 4. 在建造森林時(shí),它可以在內(nèi)部對(duì)于一般化后的誤差產(chǎn)生不偏差的估計(jì)。 ...2015-08-24 回答者: 皇族龍哥之父 1個(gè)回答 1

為什么和如何使用隨機(jī)森林

2,隨機(jī)森林為什么隨著樹(shù)的數(shù)目增多分類(lèi)準(zhǔn)確率可能會(huì)下降

隨機(jī)森林是一種集成分類(lèi)器,對(duì)影響隨機(jī)森林性能的參數(shù)進(jìn)行了分析,結(jié)果表明隨機(jī)森林中樹(shù)的數(shù)量對(duì)隨機(jī)森林的性能影響至關(guān)重要。對(duì)樹(shù)的數(shù)量的確定方法以及隨機(jī)森林性能指標(biāo)的評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了研究與總結(jié)。以分類(lèi)精度為評(píng)價(jià)方法,利用UCI數(shù)據(jù)集對(duì)隨機(jī)森林中決策樹(shù)的數(shù)量與數(shù)據(jù)集的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明對(duì)于多數(shù)數(shù)據(jù)集,當(dāng)樹(shù)的數(shù)量為100時(shí),就可以使分類(lèi)精度達(dá)到要求。將隨機(jī)森林和分類(lèi)性能優(yōu)越的支持向量機(jī)在精度方面進(jìn)行了對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明隨機(jī)森林的分類(lèi)性能可以與支持向量機(jī)相媲美。

隨機(jī)森林為什么隨著樹(shù)的數(shù)目增多分類(lèi)準(zhǔn)確率可能會(huì)下降

3,隨機(jī)森林 比adaboost 好嗎

隨機(jī)森林 比adaboost 好隨機(jī)森林的優(yōu)點(diǎn)有:1. 對(duì)于很多種資料,它可以產(chǎn)生高準(zhǔn)確度的分類(lèi)器。2. 它可以處理大量的輸入變量。3. 它可以在決定類(lèi)別時(shí),評(píng)估變量的重要性。4. 在建造森林時(shí),它可以在內(nèi)部對(duì)于一般化后的誤差產(chǎn)生不偏差的估計(jì)。5. 它包含一個(gè)好方法可以估計(jì)遺失的資料,并且,如果有很大一部分的資料遺失,仍可以維持準(zhǔn)確度。6. 它提供一個(gè)實(shí)驗(yàn)方法,可以去偵測(cè) variable interactions 。7. 對(duì)于不平衡的分類(lèi)資料集來(lái)說(shuō),它可以平衡誤差。

隨機(jī)森林 比adaboost 好嗎

4,隨機(jī)森林中是怎么對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)選擇的

1. 首先用bootstrap自主采樣法采樣與樣本數(shù)相同數(shù)目的樣本,作為訓(xùn)練集,剩下的沒(méi)有被采樣過(guò)的樣本作為測(cè)試集2. 對(duì)特征做采樣,比如d個(gè)特征采log2(d)個(gè)特征,用采到的樣本和特征做一棵決策樹(shù)3. 重復(fù)步驟1、2做多棵不同的決策樹(shù)構(gòu)成隨機(jī)森林
爭(zhēng)議隨機(jī)森林是一種集成分類(lèi)器,對(duì)影響隨機(jī)森林性能的參數(shù)進(jìn)行了分析,結(jié)果表明隨機(jī)森林中樹(shù)的數(shù)量對(duì)隨機(jī)森林的性能影響至關(guān)重要。對(duì)樹(shù)的數(shù)量的確定方法以及隨機(jī)森林性能指標(biāo)的評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了研究與總結(jié)。以分類(lèi)精度為評(píng)價(jià)方法,利用uci數(shù)據(jù)集對(duì)隨機(jī)森

5,隨機(jī)森林的釋義

在機(jī)器學(xué)習(xí)中,隨機(jī)森林是一個(gè)包含多個(gè)決策樹(shù)的分類(lèi)器, 并且其輸出的類(lèi)別是由個(gè)別樹(shù)輸出的類(lèi)別的眾數(shù)而定。 Leo Breiman和Adele Cutler發(fā)展出推論出隨機(jī)森林的算法。 而 Random Forests 是他們的商標(biāo)。 這個(gè)術(shù)語(yǔ)是1995年由貝爾實(shí)驗(yàn)室的Tin Kam Ho所提出的隨機(jī)決策森林(random decision forests)而來(lái)的。這個(gè)方法則是結(jié)合 Breimans 的 Bootstrap aggregating 想法和 Ho 的random subspace method以建造決策樹(shù)的集合.

6,matlab里隨機(jī)森林怎么使用

隨機(jī)森林顧名思義,是用隨機(jī)的方式建立一個(gè)森林,森林里面有很多的決策樹(shù)組成,隨機(jī)森林的每一棵決策樹(shù)之間是沒(méi)有關(guān)聯(lián)的。
隨機(jī)森林顧名思義,是用隨機(jī)的方式建立一個(gè)森林,森林里面有很多的決策樹(shù)組成,隨機(jī)森林的每一棵決策樹(shù)之間是沒(méi)有關(guān)聯(lián)的。在得到森林之后,當(dāng)有一個(gè)新的輸 入樣本進(jìn)入的時(shí)候,就讓森林中的每一棵決策樹(shù)分別進(jìn)行一下判斷,看看這個(gè)樣本應(yīng)該屬于哪一類(lèi)(對(duì)于分類(lèi)算法),然后看看哪一類(lèi)被選擇最多,就預(yù)測(cè)這個(gè)樣本 為那一類(lèi)。 在建立每一棵決策樹(shù)的過(guò)程中,有兩點(diǎn)需要注意 - 采樣與完全分裂。首先是兩個(gè)隨機(jī)采樣的過(guò)程,random forest對(duì)輸入的數(shù)據(jù)要進(jìn)行行、列的采樣。對(duì)于行采樣,采用有放回的方式,也就是在采樣得到的樣本集合中,可能有重復(fù)的樣本。假設(shè)輸入樣本為n個(gè),那 么采樣的樣本也為n個(gè)。
文章TAG:隨機(jī)森林為什么和如何使用隨機(jī)森林

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