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1、都是由多棵树组成2、最终的结果都是由多棵树一起决定  1、组成随机森林的树可以是分类树，也可以是回归树；而GBDT只由回归树组成2、组成随机森林的树可以并行生成；而GBDT只能是串行生成3、对于最终的输出结果而言，随机森林采用多数投票等；而GBDT则是将所有结果累加起来，或者加权累加起来4、随机...

随机森林randomforest的pro和con是什么？优势是accuracy高，但缺点是速度会降低，并且解释性interpretability会差很多，也会有overfitting的现象。  为什么要最大化informationgain?从root到leaf，使得各classdistributio...

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前言：决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。美国金融银行业的大数据算法：随机森林模型+综合模型...

决策树是一种基本的分类方法，当然也可以用于回归。我们一般只讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，它可以认为是if-then规则的集合。在决策树的结构中，每一个实例都被一条路径或者一条规则所覆盖。通常决策树学习包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪优点：计...

一、随机森林算法简介：    在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。LeoBreiman和AdeleCutler发展出推论出随机森林的算法。而"RandomForests"是他们的商标。这个术语是1995年由贝尔实验室...

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关于随机森林样本和分类目标的示例注意：1.目标类别是3个以上（逻辑分类只能两个）2.自变量X以行为单位3.因变量y以列为单位（每一个值对应X的一行）4.其它不用管了，交给程序去吧#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueAug0917:40:042016@author:Administrato...

#调整随机森林的参数(调整n_estimators随机森林中树的数量默认10个树，精度递增显著)fromsklearnimportdatasetsX,y=datasets.make_classification(n_samples=10000,n_features=20,n_informative=15,flip_y=...

#调整随机森林的参数(调整max_features，结果未见明显差异)fromsklearnimportdatasetsX,y=datasets.make_classification(n_samples=10000,n_features=20,n_informative=15,flip_y=.5,weights=[....

#Inthenextrecipe,we'lllookathowtotunetherandomforestclassifier.#Let'sstartbyimportingdatasets:fromsklearnimportdatasetsX,y=datasets.make_classification(1000)#X(...

来自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6156009.html 集成学习有两个流派，一个是boosting，特点是各个弱学习器之间有依赖关系；一个是bagging，特点是各个弱学习器之间没依赖关系，可以并行拟合。在集成学习原理总结中，给出bagging的原理图。　　(1)、B...

原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/UOJ195.html　　首先询问都可以放到最后处理。　　对于操作，我们把它差分一下离线下来。　　现在的问题就是从第一棵树到第n棵树扫一遍，并不断维护树的形态。　　容易感受到这棵树会有删节点之类的操作，所以自然想到LCT。　　但是要涉...

　　有一个无向图，每条边分别有a、b两种权值。　　你要通过他，那么你自身的a、b两种权值必须得都不小于该边。　　现在你要从1走到n，问你自身的a+b最小为多少。 　　我们可以按照a排序。　　然后依次加边。　　那么当前最大的a就是当前加入边的a。　　至于b，我们可以写LCT来维护。　　我们在加入一条边的时候，要...