为什么需要从随机森林中的数据中随机选择样本？

从随机森林中随机选择样本是为了解决两个问题：过拟合和方差。

过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在新数据上表现较差的现象。随机森林是一种集成学习算法，由多个决策树组成，每个决策树都是在随机选择的样本上训练得到的。通过从随机森林中随机选择样本，可以减少模型对训练集的过拟合程度，提高模型的泛化能力。

方差是指模型在不同的训练集上表现不稳定的现象。随机森林通过集成多个决策树的预测结果来得到最终的预测结果，每个决策树都是在不同的随机样本上训练得到的。通过从随机森林中随机选择样本，可以减少模型的方差，提高模型的稳定性。

总结来说，从随机森林中随机选择样本可以减少过拟合和方差，提高模型的泛化能力和稳定性。

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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...这时我们需要引入一个指标来评价一个森林的好坏，上面的用于评价套外样本在树中的误差率，这里的评价套外样本在森林中的误差率。...随机森林有什么优缺点优点：在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势，表现良好。它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择(因为特征子集是随机选择的)。...其实，该缺失值填补过程类似于推荐系统中采用协同过滤进行评分预测，先计算缺失特征与其他特征的相似度，再加权得到缺失值的估计，而随机森林中计算相似度的方法（数据在决策树中一步一步分类的路径）乃其独特之处。...bagging方法中Bootstrap每次约有1/3的样本不会出现在Bootstrap所采集的样本集合中，当然也就没有参加决策树的建立，把这1/3的数据称为袋外数据oob（out of bag）,它可以用于取代测试集误差估计方法

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给定包含m个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时该样本仍有可能被选中，这样，经过m此随机采样操作，我们得到含m个样本的采样集，初始训练集中有的样本在采样集里多次出现...具体来说，传统决策树在选择划分属性时是在当前结点的属性集合（假定有d个属性）中选择一个最有属性；而在RF中，对基决策树的每个结点，先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集，然后再从这个子集中选择一个最优属性用于划分...随机森林虽然只对bagging只做了一个小改动（特征的随机选择），但它简单、容易实现、计算开销小，在很多学习任务中展现出强大的性能，被誉为“代表集成学习技术水平的方法”。...Bagging中基学习器的多样性来自于样本扰动；而随机森林中基学习器的多样性来自样本扰动和属性扰动，这使得最终的泛化能力可通过个体学习器之间的差异度的增加而进一步提升。...随机森林中个体学习器的性能往往有所降低。然而，随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。

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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。...第二，利用子数据集来构建子决策树，将这个数据放到每个子决策树中，每个子决策树输出一个结果。...2.2、待选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。...它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择，对数据集的适应能力强：既能处理离散型数据，也能处理连续型数据，数据集无需规范化； d....可生成一个Proximities=（pij）矩阵，用于度量样本之间的相似性： pij=aij/N, aij表示样本i和j出现在随机森林中同一个叶子结点的次数，N随机森林中树的颗数； e.

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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，就预测这个样本为哪一类。...；（c）它能够处理很高维度的数据，并且不用做特征选择，对数据集的适应能力强；（d）可生成一个Proximities= 矩阵，用于度量样本之间的相似性：（表示样本 i 和 j 出现在随机森林中同一个叶子结点的次数...T 中的每棵树 t 对样本计算预测准确率 At。...，生长每棵树中节点分裂随机选择的变量子集中变量的个数mtry，以及每棵树的规模，在用于样本的预测分类的情况下，每个样本所占的权重也可以设置。...基于随机森林的因子选择方法基于随机森林的因子筛选求解流程图随机森林算法因子重要性检测结果本题提供了2014年和2015年两年的数据，由于上市公司年报数据在第二年4月30号之前出来，所以2014年的数据选择区间为

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集成算法｜随机森林分类模型

随机森林采用决策树作为弱分类器，在bagging的样本随机采样基础上，⼜加上了特征的随机选择。当前结点特征集合（个特征），随机选择个特征子集，再选择最优特征进行划分。...控制了随机性的引入程度，推荐值：算法步骤从样本集N中有放回随机采样选出个样本。从所有特征中随机选择k个特征，对选出的样本利用这些特征建立决策树(一般是CART方法)。...随机森林分类模型一些总结采用有交叠的采样子集的目的为集成中的个体学习器应尽可能相互独立，尽可能具有较大差异，以得到泛化能力强的集成。对训练样本进行采样，得到不同的数据集。...---- 随机森林得到的feature_importance的原理在随机森林中某个特征X的重要性的计算方法如下：对于随机森林中的每一颗决策树，使用相应的OOB(袋外数据)数据来计算它的袋外数据误差...---- 随机森林的优缺点优点决策树选择部分样本及部分特征，一定程度上避免过拟合。决策树随机选择样本并随机选择特征，模型具有很好的抗噪能力，性能稳定。

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个原始样本中有放回地随机抽取 ? 个作为单棵树的训练集。假设随机森林中CART树数目为 ? ，那么我们通过该办法生成 ? 个独立的训练集用于CART的训练。对于单独一个样本而言，它在 ?...越小时，模型的抗干扰性和抗过拟合性越强，但是模型的准确率会下降，因此在实际建模过程中，常需要用交叉验证等方式选择合适的 ? 值。随机森林参数随机选取的特征数 ? 随机抽取的特征数 ?...在随机森林中，简单来说，当某一特征在所有树中离树根的平均距离越近，这一特征在给定的分类或回归问题中就越重要。一般有两种计算特征重要性的方法：基于基尼系数和基于OOB袋外数据。...基于基尼系数随机森林中每棵树都是CART决策树，因此树在选择向下分裂的特征时，都是基于基尼系数。假设某特征的在某一棵树上的节点 ? 向下分裂，分裂前的基尼系数为 ?...随机地对袋外数据OOB所有样本的特征X加入噪声干扰，再次计算它的袋外数据误差,记为 ? . 假设随机森林中有 ? 棵树,那么对于特征 ? 的重要性为 ? 。

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随机森林回归算法_随机森林算法的优缺点

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XGBOOST算法

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Forest): 随机森林是一个最近比较火的算法，它有很多的优点：在数据集上表现良好在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择...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。...这样使得在训练的时候，每一棵树的输入样本都不是全部的样本，使得相对不容易出现over-fitting。然后进行列采样，从M 个feature中，选择m个(m << M)。...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

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