目录 一、基础概念1.监督式机器学习2. 回归和分类3. 决策树4. 随机森林 二、Random Forest 的构造1. 算法实现2.数据的随机选取3. 待选特征的随机选取 三、Random Forest 优缺点1 .优点2 .缺点 四、Random Forest 的Python实现1. 随机森林python实现2. Decision Tree 和 Random…

文章目录 决策树实现方法测试更好地展示结果调参调整max_depthscoring利用GridSearchCV确定最佳max_depthmin_samples_splitmin_impurity_decreasemax_features多参数同时选优采用最优参数 特征重要性排序 随机森林测试调参n_estimators调整max_depth调整max_features调整min_s…

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随机森林： 什么是随机森林？ 随机森林，顾名思义，里面有很多棵树，它基于决策树，将多个决策树结合在一起后把它们的预测结果结合起来预测目标，是集成算法中一种典型的Bagging模型。 集成算法&…

上一篇:决策树(Decision Tree) 随机森林是一个具有高度灵活的机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景,在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势，表现良好.因为随机森林同…

一、决策树 决策树是常见的机器学习中监督学习的方法，可以用来分类和回归。对于数据集，沿着决策树的分支，根据属性值判断属于决策树的哪一枝，最终到达叶节点，得到结果。一棵典型的决策树如下， 图1. 决策树…

基于随机森林算法的糖尿病数据集回归 作者介绍1. 随机森林算法原理1.1决策树与Bagging1.2 随机森林算法 2. 实验过程2.1 糖尿病数据集2.2 实验过程2.3 实验结果展示2.4 完整实验代码 作者介绍 李怡格，女，西安工程大学电子信息学院，2021级硕士…

目录 简介 决策树 概念 定义 如何构建？ 优点 缺点 集成学习 特点 错误率 种类 自主采样法（Boostrap Sampling） 概念 拓展 随机森林 概念 优点 缺点 简介 一种分类算法，属于集成学习中的Bagging算法，即…