案例 今天介绍的用于画森林图的R包为forestmodel，用到其中的函数forest_model，这个函数可以接收lm、glm、coxph等函数拟合的模型。我们先来画一个cox模型的森林图 library(forestmodel) library(survival)lung$ph.ecog <- factor(lung$ph.ecog) lung$sex <- factor(l…

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…

版权声明&#xff1a;本文为博主原创文章&#xff0c;转载请注明作者和出处。https://blog.csdn.net/xq920831/article/details/84390468 参考文章地址&#xff1a;https://blog.csdn.net/qq_42379006/article/details/80929670 决策树与随机森林的基础知识&#xff1a;https:…

随机森林&#xff1a; 什么是随机森林&#xff1f; 随机森林&#xff0c;顾名思义&#xff0c;里面有很多棵树&#xff0c;它基于决策树&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff0c;随机森林&#xff08;Random Forest&#xff0c;简称RF&#xff09;拥有广泛的应用前景,在当前的很多数据集上&#xff0c;相对其他算法有着很大的优势&#xff0c;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&#xff0c;可以用来分类和回归。对于数据集&#xff0c;沿着决策树的分支&#xff0c;根据属性值判断属于决策树的哪一枝&#xff0c;最终到达叶节点&#xff0c;得到结果。一棵典型的决策树如下&#xff0c; 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&#xff0c;女&#xff0c;西安工程大学电子信息学院&#xff0c;2021级硕士…