本次我们来学习决策树算法的理论基础。决策树，顾名思义，用于决策的树，至于为什么称为树，可能因其模型表现形式类似树的形状吧。...具体来说，简单到可手算，具备刻画非线性关系的能力，符合人类决策习惯而且还没有需要提前设置的超参数，这个描述厉害炸了有没有？那么下面就随着有范君一起领略一下这树的神奇。 ? 合乎判别逻辑的树 ? ?...树方法的进化 ? ? C4.5 ? ? CART树 ? ? ? 独特的过拟合的处理方法 ? ? ? 小结 ? ?...基于决策树模型理论和抽样技术，一系列的集成方法(后续更新)如随机森林、GBDT的提出，使树模型在并行运算，在线建模等方面取得良好的成绩。那么，通过本篇的介绍，你是否对建立决策树模型信心倍增了呢？...开个小玩笑，有心得和疑问可留言有范君，然后我也不一定回复的。本篇主要参考文献还有周志华的西瓜书《机器学习》，有兴趣的同乡伙伴可参考。
对于那些认为随机森林是一种黑箱算法的人来说，这篇文章可以提供不同的观点。我将介绍4种解释方法，这些方法可以帮助我们从随机森林模型中得到一些直观的解释。我还将简要讨论所有这些解释方法背后的伪码。...它是USF的MSAN学生的“机器学习的课程”。 1 .我们的特征有多重要? 在sklearn随机森林中使用model.feature_importances以学习一些重要的特征是很常见的。...随机森林由多个决策树(由n_estimators提供)构成。每棵树分别预测新数据和随机森林通过这些树输出均值预测。预测置信水平的想法只是看新的观察结果对于来自不同决策树的预测有多少变化。...如果我们想要分析哪些特征对整体随机森林模型很重要，特征置信度(如第1部分)是有用的。但如果我们对某一特定的观察感兴趣，那么树解释器扮演的角色就发挥作用了。...虽然我们有随机森林的特征置信度，但它们只给出了Y相对于X(i)的相对变化。我们不能直接将它们解释为由于X(j)的单位变化量引起的Y的变化量，保持所有其他特征不变。
Boosting 区别于Bagging, Boosting的数据集之间是存在依赖关系的，图示如下 ? 属于该策略的算法，典型的有Adaboost和GBDT梯度提升树。...在最后汇总时，各个子模型会拥有不同的权重。 对于随机森林而言，其核心的模型是基于CART的决策树，图示如下 ?...具体的过程如下 1.首先基于有放回的随机抽样，抽取出N份独立的数据，因为是有放回的抽样，可以保证抽取的数据集和原始的数据集大小相同； 2.对每一份抽取的数据集构建决策树模型，因为相互独立，所以可以并行；...(max_depth=2, random_state=0) >>> clf.fit(X, y) RandomForestClassifier(max_depth=2, random_state=0) 随机森林不容易出现单棵决策树中的过拟合问题...，同时由于随机性的存在，有很强的抗噪声能力。
和线性模型不同，它们对非线性关系也能进行很好的映射。常见的基于树的模型有：决策树（decision trees）、随机森林（random forest）和提升树（boosted trees）。...决策树早期看似无用的一次分裂有可能会导致之后一次优秀的分裂，并使得 Qm 大幅下降。 因此，更好的策略是构建一个非常大的树 T_0，然后再剪枝，得到一棵子树。剪枝可以使用多种策略。...此外，因为基于 Bagging 的树是相关联的，预测精度会根据 B 而饱和。 随机森林通过随机扰动而令所有的树去相关，因此随机森林要比 Bagging 性能更好。...随机森林不像 Bagging，在构建每一棵树时，每一个结点分割前都是采用随机样本预测器。因为在核心思想上，随机森林还是和 Bagging 树一样，因此其在方差上有所减少。...大多数情况下，我们不仅仅只有主导预测器，特征预测器也有机会定义数据集的分割。 随机森林有三个主要的超参数调整： 结点规模：随机森林不像决策树，每一棵树叶结点所包含的观察样本数量可能十分少。
树方法简单易懂，但对于解释却非常有用，但就预测准确性而言，它们通常无法与最佳监督学习方法竞争。因此，我们还介绍了装袋，随机森林和增强。...Max. ## -2.2400 -0.2980 -0.0365 0.0000 0.3230 2.1500 现在，我们讨论通过对特征空间进行分层来构建预测树。通常，有两个步骤。...实现此目的的一种可能方法是仅在每次拆分导致的RSS减少量超过某个（高）阈值时，才构建一棵树。 因此，更好的策略是生长一棵大树，然后 修剪 回去以获得更好的子树。...这些数据包含AHD 303名胸痛患者的二进制结果变量 。结果被编码为 Yes 或 No 存在心脏病。 dim(Heart) [1] 303 15 到目前为止，这是一棵非常复杂的树。...可以处理没有伪变量的定性预测变量。 缺点： 树木通常不具有与传统方法相同的预测准确性，但是，诸如 套袋，随机森林和增强等方法 可以提高性能。
True, feature_names=features.columns, class_names=['Not Used', 'Used'], rounded=True)plt.show()下图是输出的示例可视化决策树随机森林模型随机森林是由多棵决策树构成的集成学习方法...构建及优缺点随机森林的构建在构建随机森林时，主要有两种方法来提高模型的多样性：自助法（Bootstrap sampling）：从原始数据集随机抽取多个子集（有放回抽样），每个子集用于训练一棵决策树。...特征选择随机性：每个节点的分裂不仅基于当前最佳的特征，还从随机选择的特征子集进行选择，从而增加了树之间的差异性。随机森林的优缺点优点：较高的准确率；较少的过拟合；适用于处理高维数据。...模型调参： 可以通过调整模型的超参数（如决策树深度、随机森林的树数量）来提高模型性能。特征工程： 可以尝试更多的特征工程方法，增加更多的特征或进行特征选择，以帮助模型更好地理解数据。...其他模型： 如果决策树和随机森林模型表现不理想，考虑使用其他更复杂的模型，如支持向量机（SVM）或XGBoost。
库绘制一棵随机生成的树 金句分享: ✨1024程序员节日快乐！...✨ 一、前言 这段代码使用 Python Turtle 库绘制一棵随机生成的树，并在最上层绘制一个 1024 程序员节快乐的文字。 二、绘制随机树 1....它需要三个参数： （1）branch_len表示分支长度 （2）t表示画图的turtle对象， （3）level表示分支的层数。 这个函数使用递归来画树。...在绘制分支之前，会选择一个随机的角度，使得分支看起来有随机性。此外，分支的宽度会根据分支长度自适应地调整，以使其外观更合理。...最后，在画完树之后，如果这是最顶层的分支，那么它会将画笔颜色改为绿色，并在树顶绘制一个小圆点，表示树叶。默认情况下，树的高度是150个单位，但可以在代码中修改。
该文从随机森林的构造模块决策树谈起，通过生动的图表对随机森林的工作过程进行了介绍，能够帮助读者对随机森林的工作方式有更加透彻的认识。本文内容基于 Ando Saabas 的一个 GitHub 项目。...图 6：贡献与去壳后的重量（决策树） 扩展成随机森林 通过将许多决策树组成森林并为一个变量取所有树的平均贡献，这个确定特征的贡献的过程可以自然地扩展成随机森林。 ?...图 8：贡献与壳重（随机森林） 同样，我们也可能会看到复杂的不单调的趋势。直径的贡献似乎在大约 0.45 处有一处下降，而在大约 0.3 和 0.6 处各有一处峰值。...图 12：每个类别的贡献与壳重（随机森林） 结语 在这篇文章中，我们表明可以通过查看路径来获得对决策树和随机森林的更加深入的理解。...这对随机森林尤其有用，因为随机森林是一种非常并行的而且通常性能很高的机器学习模型。为了满足 Pivotal 客户的业务需求，我们不仅需要提供有很高预测能力的模型，也要提供可解释的模型。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【黑科技·鼓包】问了一个Pandas数据库数据处理的问题，一起来看看吧。 PD有随机填充的功能吗？...例如我有类似的第一列PD数据的话没有NA值，我希望在第二列生成指定数量例如300条（比左侧少）随机位置的固定字符串。有无什么随机填充的方法啊？...后来他自己找到了GPT4，也得到了正确的解答。 下图这是第一次生成的： 下图这是最后一次生成的： 顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python数据库处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
目录 1.什么是随机森林 1.1 Bagging思想 1.2 随机森林 2. 随机森林分类效果的影响因素 3. 随机森林有什么优缺点 4. 随机森林如何处理缺失值？ 5. 什么是OOB？...1.2 随机森林 Random Forest(随机森林)是一种基于树模型的Bagging的优化版本，一棵树的生成肯定还是不如多棵树，因此就有了随机森林，解决决策树泛化能力弱的特点。...总的来说就是随机选择样本数，随机选取特征，随机选择分类器，建立多颗这样的决策树，然后通过这几课决策树来投票，决定数据属于哪一类(投票机制有一票否决制、少数服从多数、加权多数) 如何构建一棵树 假设共有个样本...按照这种方法，可以构建出很多棵树，那么这么多棵树综合评判的结果可以作为最后的结果吗？...随机森林的过拟合问题 你已经建了一个有10000棵树的随机森林模型。在得到0.00的训练误差后，你非常高兴。但是，验证错误是34.23。到底是怎么回事？你还没有训练好你的模型吗？
随机森林的使用 假设基于前面的数据，我们已创建随机森林。 现在我们有一个新的患者，我们需要通过一些已知的变量来预测其是否患有心脏病。...将该患者的数据放进随机森林中（如，6棵树的随机森林），每一棵树都可以预测出一个结果。...基于每一棵数的预测结果，如第一棵树预测为“yes”，第二棵树预测为“yes”......如果随机森林中，大多数决策树的预测结果为“yes”，5个决策树认为“yes”，仅1个决策树认为是“no”，那么基于随机森林的预测结果就为...第一棵决策树：在第一棵不含该样本的决策树中，该样本被分类为NO，故第一棵树能够实现对其的正确分类。 ? 第二、三和四棵决策树：第二将其错误分类为YES，第三和四棵决策树将其正确分类为NO。 ?...同第一棵决策树的袋外样本一样，将其他决策树的袋外样本带入不含该袋外样本的决策树，从而判定该随机森林能够将其正确分类。
这里只是准备简单谈谈基础的内容，主要参考一下别人的文章，对于随机森林与GBDT，有两个地方比较重要，首先是information gain，其次是决策树。...实现比较简单 随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。...在得到森林之后，当有一个新的输 入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本 为那一类。...在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意 - 采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行行、列的采样。...我觉得可以这样比喻随机森林算法：每一棵决策树就是一个精通于某一个窄领域 的专家（因为我们从M个feature中选择m让每一棵决策树进行学习），这样在随机森林中就有了很多个精通不同领域的专家，对一个新的问题
随机森林模型的工作原理是训练成百上千个“弱”机器学习算法，称为决策树。...再回到糖豆的例子，这可以被认为是类似于一个人的推理问题，如“瓶子有多大？”“糖豆有多大？”但决策树本身会受到限制。它们只能使用可用参数的子集来设计一系列的肯定和否定（Yes/No）问题。...“好树”与“坏树” 重要的是，在随机森林算法中，我们不只是问一棵树的答案，而是从数百个决策树集合中寻求答案。...）在随机森林的情况下，最重要的超参数是m，该参数规定了总特性中的多少比例部分（用p来表示）可以让每个树来使用。...随机森林如此受欢迎的其中一个原因是，不管数据的种类如何，总有一些非常可靠的工具来引导选择合适的m, 使得随机森林成为最简单有效的算法之一。
1.2 随机森林 Random Forest(随机森林)是一种基于树模型的Bagging的优化版本，一棵树的生成肯定还是不如多棵树，因此就有了随机森林，解决决策树泛化能力弱的特点。...(可以理解成三个臭皮匠顶过诸葛亮) 而同一批数据，用同样的算法只能产生一棵树，这时Bagging策略可以帮助我们产生不同的数据集。...总的来说就是随机选择样本数，随机选取特征，随机选择分类器，建立多颗这样的决策树，然后通过这几课决策树来投票，决定数据属于哪一类(投票机制有一票否决制、少数服从多数、加权多数) 2....对于有不同取值的属性的数据，取值划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的。 4. 随机森林如何处理缺失值？...随机森林的过拟合问题 你已经建了一个有10000棵树的随机森林模型。在得到0.00的训练误差后，你非常高兴。但是，验证错误是34.23。到底是怎么回事？你还没有训练好你的模型吗？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 随机森林回归算法原理 随机森林回归模型由多棵回归树构成，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。...随机森林的随机性体现在两个方面： 1、样本的随机性，从训练集中随机抽取一定数量的样本，作为每颗回归树的根节点样本； 2、特征的随机性，在建立每颗回归树时，随机抽取一定数量的候选特征，从中选择最合适的特征作为分裂节点...（e）随机森林最终的预测结果为所有CART回归树预测结果的均值。 随机森林建立回归树的特点：采样与完全分裂 首先是两个随机采样的过程，随机森林对输入的数据要进行行(样本)、列(特征)的采样。...每一棵回归树就是一个精通于某一个窄领域的专家（因为我们从M个feature中选择m让每一棵回归树进行学习），这样在随机森林中就有了很多个精通不同领域的专家， 对一个新的问题（新的输入数据），可以用不同的角度去看待它...随机森林的基学习器并不是弱学习器而是强学习器，是有很高深度的强决策树组成的。 CART回归树 CART回归树，采用的原则是最小均方差(MSE)。
2.随机森林 Random Forest(随机森林)是一种基于树模型的Bagging的优化版本，一棵树的生成肯定还是不如多棵树，因此就有了随机森林，解决决策树泛化能力弱的特点。...总的来说就是随机选择样本数，随机选取特征，随机选择分类器，建立多颗这样的决策树，然后通过这几课决策树来投票，决定数据属于哪一类(投票机制有一票否决制、少数服从多数、加权多数) 随机森林分类效果的影响因素...对于有不同取值的属性的数据，取值划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的。 随机森林如何处理缺失值？...随机森林的过拟合问题 你已经建了一个有10000棵树的随机森林模型。在得到0.00的训练误差后，你非常高兴。但是，验证错误是34.23。到底是怎么回事？你还没有训练好你的模型吗？...不同点： 组成随机森林的树可以分类树也可以是回归树，而GBDT只由回归树组成 组成随机森林的树可以并行生成，而GBDT是串行生成 随机森林的结果是多数表决表决的，而GBDT则是多棵树累加之和 随机森林对异常值不敏感
p=27050 随机森林是决策树的集合。在这篇文章中，我将向您展示如何从随机森林中可视化决策树。 首先让我们在房价数据集上训练随机森林模型。 加载数据并训练随机森林。...len(estimators_)>>> 100 我们可以从随机森林中绘制第一棵决策树（ 0 列表中有索引）： plot\_tree(rf.estimators\_\[0\]) 这棵树太大，无法在一个图中将其可视化...让我们检查随机森林中第一棵树的深度： tree_.max_depth>>> 16 我们的第一棵树有 max_depth=16. 其他树也有类似的深度。为了使可视化具有可读性，最好限制树的深度。...第一个决策树的可视化图： plot\_tree(rf.estimators\_\[0\]) 我们可以可视化第一个决策树： viz 概括 我将向您展示如何可视化随机森林中的单个决策树。...本文选自《Python在Scikit-Learn可视化随机森林中的决策树分析房价数据》。
p=27050 随机森林是决策树的集合。在这篇文章中，我将向您展示如何从随机森林中可视化决策树（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...len(estimators_)>>> 100 我们可以从随机森林中绘制第一棵决策树（ 0 列表中有索引）： plot\_tree(rf.estimators\_\[0\]) 这棵树太大，无法在一个图中将其可视化...【视频】从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例|数据分享 01 02 03 04 让我们检查随机森林中第一棵树的深度： tree_.max_depth>>> 16 我们的第一棵树有 max_depth...其他树也有类似的深度。为了使可视化具有可读性，最好限制树的深度。让我们再次训练随机森林 max_depth=3。...第一个决策树的可视化图： plot\_tree(rf.estimators\_\[0\]) 我们可以可视化第一个决策树： viz 概括 我将向您展示如何可视化随机森林中的单个决策树。
下面我们将通过随机森林来对空气质量等级进行分类(所用的变量有PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2、风速、大气相对湿度等十几个污染物和气象指标)，并在这一过程中发掘对空气质量影响最大的指标。...先简单介绍下随机森林吧。 Q：为啥叫随机“森林”呢？ A：因为聚树成森林嘛：很多颗决策树打包组团，就成了森林。 Q：为啥叫“随机”森林呢？...A：这个解释起来就复杂些了，分两个方面： ①数据的随机选取：从原始的数据集中有放回抽样构造子数据集，利用子数据集来构建子决策树；森林中的每一棵决策树都会针对新数据做一次“决策”，最后通过投票表决出最终的结果...②特征的随机选取：与数据集的随机选取类似，随机森林中的子树的每一个分裂过程并未用到所有的待选特征，而是从所有的待选特征中随机选取一定的特征，之后再在随机选取的特征中选取最优的特征。...这样能够使得随机森林中的决策树都能够彼此不同，提升系统的多样性，从而提升分类性能；通过这一过程也能综合衡量不同变量的重要性。 随机森林中的一棵决策树长这个样子： ?
这个算法的核心思想就是将多个不同的决策树进行组合，利用这种组合降低单一决策树有可能带来的片面性和判断不准确性。用我们常说的话来形容这个思想就是“三个臭皮匠赛过诸葛亮”。 ...具体来讲，随机森林是用随机的方式建立一个森林，这个随机性表述的含义我们接下来会讲。随机森林是由很多的决策树组成，但每一棵决策树之间是没有关联的。...在得到森林之后，当对一个新的样本进行判断或预测的时候，让森林中的每一棵决策树分别进行判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。...上图有一个原始数据集，利用原始数据集我们根据数据随机选取的方法生成三个新的数据集，然后利用这三个子数据集进行决策树判断。...左边是一棵决策树的特征选取过程，通过在待选特征中选取最优的分裂特征（利用决策树的ID3算法，C4.5算法，CART算法等等），完成分裂。右边是一个随机森林中的子树的特征选取过程。
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