人工智能随机森林算法 决策树算法之随机森林

随机森林随机森林的通俗理解是随机森林分为“随机”和“森林”。随机森林随机森林的通俗理解是随机森林分为“随机”和“森林”，随机森林原理1，什么是随机森林？RandomForest 随机森林算法随机性是随机森林中的核心，通过随机选择样本和特征，降低了决策树之间的相关性。简述数据挖掘中随机森林算法的原理是什么方法。

Random forest是一个EnsembleLearning算法，属于Bagging类型。通过组合多个弱分类器，对最终结果进行投票或平均，使得整个模型的结果具有较高的准确性和泛化性能。能取得好的效果，主要是“随机性”和“森林性”，一个是反拟合，一个是更准确。Bagging也称为bootstrapaggregating，是一种通过回放采样从原始数据集中重新选择k个新数据集来训练分类器的集成技术。

这种算法可以有效地减少偏差和方差。随机森林算法是一种装袋算法。事实上，引入Bagging算法后，随机森林差不多就要出来了。相对于装袋，RF只是对一些细节做了自己的规定和设计。随机森林的弱分类器使用CART数，CART决策树也叫分类回归树。

简述随机森林算法在数据挖掘中的原理、优势和主要参数。随机森林是以随机方式建立的分类器，包含多个决策树。其输出的类别由每棵树输出的类别的模式决定。随机森林是一种集成学习算法，属于Bagging类型。通过组合多个弱分类器，对最终结果进行投票或平均，使得整个模型的结果具有较高的准确性和泛化性能。

该分类器首先由LeoBreiman和AdeleCutler提出，并注册为商标。其工作原理主要是生成多个分类器或模型，自主学习并进行预测。随机森林由许多决策树组成。对于每棵树，他们使用的训练集是通过放回总训练集中进行采样的。随机森林随机森林的通俗理解是随机森林分为“随机”和“森林”。后面再说“随机”的含义。先说“森林”。森林由许多树组成，因此随机森林的结果取决于多个决策树的结果。

随机性是随机森林中的核心。通过随机选择样本和特征，降低了决策树之间的相关性。随机森林中的随机性主要有两层含义，一是在原始训练数据中随机选取相同数量的数据作为训练样本，二是在构建决策树时随机选取一些特征来构建决策树。这两种随机性使得决策树之间的相关性变小，进一步提高了模型的准确性。随机森林不使用决策树的剪枝，那么如何控制模型的过拟合？

随机森林也可以处理缺失值。假设训练集中有n个样本，每个样本有d个特征，需要用t棵树训练一个随机森林。具体算法流程如下:1 .对于t决策树，分别重复以下操作:a .使用Bootstrap采样从训练集D中获得大小为n的训练集D；b、从d个特征中随机选取m(m2)，如果是回归问题，最终输出是每棵树输出的平均值；3，如果是分类问题，根据投票原则，确定最终类别。

生活中的决策树决策树模型:显然，从开始到结束，判断依据的重要性越来越小。信息的度量和作用在不知道任何信息的情况下，从32支队伍中猜出冠军。如果用二分法，需要猜5次，也就是要求的价格是5bit。这5比特被称为信息熵(h) 5 (1/32 log (1/32) 1/32 log (1/32)...1/32 log (1/32))公式:概率log概率之和如果我们知道团队的一些信息，所需成本将小于5bit5 > (1/4 log (1/32) 1/8 log (1/32)...1/24对数(1/32))。信息熵越大(比如各队夺冠几率相等时)，不确定性和决策数越大，所以我们先判断一些条件。因为可以减少我们的不确定性，所以决策树是按照信息增益来划分的:在一个条件已知的情况下，约化信息熵的大小，决策树的api描述了个体乘客在Titanic和titanic2数据帧上的生存状态。

阅读路线:最近有同学问有没有数据挖掘的案例可以练习，主要是通过案例了解算法是怎么用的。我们以港股创新的金融项目为例做一个预测。先说什么是创新。打新就是用资金参与新股申购。如果你中了彩票，你将购买即将上市的股票。这种分析的目的是深入挖掘新数据，找到最优算法，挖掘出影响创新的关键因素，找到可能破发的新股。

创新的本质是把股票上市后卖出，赚取差价。一般购买第一天就会卖出去。当然，首日上涨的股票会有涨有跌。为了降低风险，我们会根据历史数据进行预判。这里，10%以下的涨幅记为0，10%以上的涨幅记为1。显然，这也是一个二元分类的预测问题。对于这个项目，最终的评价标准是准确率达到百分之九十七的时候召回率最大化。这里要求的是尽可能提高召回率。

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1。什么是随机森林？随机森林就是用随机的方式建立一个森林。森林里有很多决策树，每个决策树之间没有关联。当有新的样本时，我们让森林中的每棵决策树分别判断，看样本属于哪个类别，然后投票选择哪个类别更多，作为最终的分类结果。在回归问题中，随机森林输出所有决策树输出的平均值。(1)随机森林可用于分类和回归。

在CART分类回归树的基础上，我们可以轻松掌握随机森林算法。两者的区别在于，CART决策树容易过拟合，而随机森林可以在一定程度上解决这个问题。随机森林的主要思想是利用随机性产生一系列简单的决策树，并将它们的预测结果组合成最终结果。可以说三个臭皮匠胜过一个诸葛亮。让我们仔细看看。生成随机森林的步骤大致有三步。第一步，是可替换样本，即允许生成的样本重复，也叫Bootstrap。例如，我们有以下虚拟数据，可能的样本数据如下。在样本数据中，第三和第四个样本是相同的，它们都对应于原始数据中的第四个样本。

随机森林通俗的理解是随机森林分为“随机”和“森林”。后面再说“随机”的含义，先说“森林”。森林由许多树组成，因此随机森林的结果取决于多个决策树的结果，这是一种综合学习的思想。随机森林是一种集成学习算法，属于Bagging类型，通过组合多个弱分类器，对最终结果进行投票或平均，使得整个模型的结果具有较高的准确性和泛化性能。