隨機(jī)森林算法，隨機(jī)森林算法特征的閾值怎么確定

來源：整理時(shí)間：2024-12-13 02:58:49 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，隨機(jī)森林算法特征的閾值怎么確定
2，隨機(jī)森林算法可以結(jié)合十折十次交叉驗(yàn)證嗎
3，隨機(jī)森林和gbdt算法的不同點(diǎn)
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
5，隨機(jī)森林的釋義
6，求會(huì)matlab和機(jī)器學(xué)習(xí)的大牛教我怎么實(shí)現(xiàn)一個(gè)隨機(jī)森林

1，隨機(jī)森林算法特征的閾值怎么確定

這個(gè)并不一定。隨機(jī)森林是用來對(duì)特征的重要程度來排序選擇。選擇完成后，你可以根據(jù)自己的需要選擇分類算法

不明白啊 = =！

隨機(jī)森林算法特征的閾值怎么確定

2，隨機(jī)森林算法可以結(jié)合十折十次交叉驗(yàn)證嗎

隨機(jī)森林是bagging的一種實(shí)現(xiàn)，這種集成方法可以進(jìn)行包外估計(jì)并輸出包外誤差。包外誤差即可看做泛化誤差的無偏估計(jì)，因此隨機(jī)森林算法在實(shí)現(xiàn)過程中可是省掉驗(yàn)證集，直接用包外誤差估計(jì)泛化誤差。

應(yīng)該不能吧。

隨機(jī)森林算法可以結(jié)合十折十次交叉驗(yàn)證嗎

3，隨機(jī)森林和gbdt算法的不同點(diǎn)

不了解什么是隨機(jī)森林。感覺應(yīng)該是一種算法。如果做計(jì)算機(jī)視覺建議你用OpenCV,R語言主要用在統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。你找?guī)灼@方面的文獻(xiàn)看看別人跟你做類似課題時(shí)是用C++還是R。

搜一下：隨機(jī)森林和gbdt算法的不同點(diǎn)

隨機(jī)森林和gbdt算法的不同點(diǎn)

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，剩下的沒有被采樣過的樣本作為測(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3. 重復(fù)步驟1、2做多棵不同的決策樹構(gòu)成隨機(jī)森林

爭(zhēng)議隨機(jī)森林是一種集成分類器,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)森林中樹的數(shù)量對(duì)隨機(jī)森林的性能影響至關(guān)重要。對(duì)樹的數(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)決策樹的分類器，并且其輸出的類別是由個(gè)別樹輸出的類別的眾數(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以建造決策樹的集合.

6，求會(huì)matlab和機(jī)器學(xué)習(xí)的大牛教我怎么實(shí)現(xiàn)一個(gè)隨機(jī)森林

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組成，隨機(jī)森林的每一棵決策樹之間是沒有關(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分別進(jìn)行一下判斷，看看這個(gè)樣本應(yīng)該屬于哪一類（對(duì)于分類算法），然后看看哪一類被選擇最多，就預(yù)測(cè)這個(gè)樣本為那一類?！　≡诮⒚恳豢脹Q策樹的過程中，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)。

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