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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...

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...

用通俗易懂的方式剖析随机森林 0.引言 随机森林是现在比较流行的一个算法。对于回归和分类问题有很好的效果，它的内在的机理到底是什么呢？接下来将会用通俗易懂的方式讲一讲随机森林。 1.什么是随机森林 随机森林分解开来就是“随机”和“森林&rdqu...

随机森林（可用于分类和回归） 随机森林主要应用于回归和分类。随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。 1、简介随机森林由多棵决策树构成，且森林中的每一棵决策树之间没有关联，模型的最终输出由森林中的每一棵决策树共同决定。处理分类问题时，对于测试样本，森林中每棵决策树会给出最终类别，最后综合...

1.1、问题的引入2、一个实例3、基本概念4、ID35、C4.56、CART7、随机森林2.我们应该设计什么的算法，使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类，以决定能否贷款?  一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：女儿：多大年纪了？母亲：26。女儿：长的帅不帅？母亲：挺帅...