本文主要是介绍【Python】随机森林 - 集体智慧的决策力量,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
没有爱情发生
她只好趁着酒意释放青春
刻意凝视每个眼神
却只看见自己也不够诚恳
推开关了的门
在风中晾干脸上的泪痕
然后在早春陌生的街头狂奔
直到这世界忘了她这个人
🎵 林忆莲《失踪》
随机森林原理介绍
随机森林是一种用于分类和回归的集成学习算法。它由许多决策树组成,并通过集合的方式汇总所有树的预测结果。每一棵树在训练时都会从训练集随机抽取子集并独立训练,因此具有较强的抗过拟合能力。
随机森林的原理
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袋外数据:在随机森林中,每一棵树都通过自助法(Bootstrap)进行训练,即从样本集中随机抽取一部分用于训练,而剩下的样本作为袋外数据(OOB)。袋外数据在模型评估时起到验证集的作用。
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特征选择:每棵决策树在每个节点分裂时,并不是考虑全部特征,而是随机抽取一部分特征进行分裂,以减少相关性,提高泛化性能。
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预测汇总:对于分类问题,随机森林的预测结果是每一棵树的投票结果的多数票;对于回归问题,取每一棵树的预测均值。
随机森林的优势
- 抗过拟合能力强:由于引入了随机性,单个树的过拟合会被降低。
- 具有稳健的性能:在样本量较小、噪声较多的情况下,随机森林仍能保持较高的准确性。
通俗易懂的例子
智慧的评委团:
想象一下,你要预测一部电影的票房收入,你可以邀请多位电影评论家来进行预测。每位评论家都根据自己的经验和判断标准来预测票房,这就像随机森林中的每棵决策树。
- 随机抽样: 每位评论家只观看电影的一部分片段或预告片,就像每个子数据集只包含一部分样本。
- 构建决策树: 每位评论家根据自己看到的片段,结合自身的经验和判断标准,来预测票房收入,这就像每棵决策树根据随机选择的特征进行节点分裂。
- 模型集成: 最终的票房预测结果由所有评论家的预测结果综合得出,例如取平均值或进行投票,这就像随机森林将多个决策树的预测结果进行组合。
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