原创第 146 篇 老有人跑来跟我说 Proxy 和 defineProperty 相比，是性能的巨大提升。...我一听，这不对劲啊，跟我学的知识不太一样，我明明记得Proxy 性能比 defineProperty 更差。 所以我就写了几个简单的例子来验证一下。...，性能强悍，对应的浏览器都是最新版。...0 结论 在常用的几种浏览器中，测试结果比较统一，Proxy 的性能都弱于 defineProperty，在 safari，firefox 中，defineProperty 的性能大幅度领先。...当 Proxy 的目标对象深层次 getter/setter 时，会增加更多的性能损耗。 针对 Proxy 的性能，chrome 优化做得最好。
random test的做法是对于某个特征，如果用另外一个随机值替代它之后的表现比之前更差，则表明该特征比较重要，所占的权重应该较大，不能用一个随机值替代。...如下图所示，左边是一个C&RT树没有使用bootstrap得到的模型分类效果，其中不同特征之间进行了随机组合，所以有斜线作为分类线；中间是由bootstrap（N’=N/2）后生成的一棵决策树组成的随机森林...，图中加粗的点表示被bootstrap选中的点；右边是将一棵决策树进行bagging后的分类模型，效果与中间图是一样的，都是一棵树。...当t=100，即选择了100棵树时，中间的模型是第100棵决策树构成的，还是只有一棵树；右边的模型是由100棵决策树bagging起来的，如下图所示： 当t=500时： 当t=1000时： 随着树木个数的增加...当只有一棵树的时候（t=1），下图左边表示单一树组成的RF，右边表示所有树bagging组合起来构成的RF。因为只有一棵树，所以左右两边效果一致。
假设我们只有右侧这一棵树。当来一个新用户时，我们就可以用它来判断它玩游戏的偏好。比如某个新用户每天玩电脑，我们就直接判断“他喜欢玩游戏”。这虽然不会特别准确，但也比瞎蒙要更好一些。...因为我们不止有一棵树，还有另一棵决策树可以使用。 现在，让我们看一下左边这棵决策树。它的第一个判断条件是：“年龄是否小于15”。...预测他是否喜欢玩游戏的方法就是：找到他在每一颗树中的权重，然后相加。他在第一棵树中的位置为左下角的叶子，权重为2；同时，他在第二棵树的位置也是左下角的叶子，权重为0.9。...然后，我们把他在两棵树中的权重相加，得出最终权重，即2.9。 这样，就等于把三个特征：年龄、性别、和玩电脑时长总和考虑进来了，这种判断比单棵决策树更准确。...这些树就组成了一个森林。因为是随机生成的，所以叫随机森林。 当我们对一个新用户做判断对时候，就把这个用户往每一棵树上套，这样就得出50个权重。然后把这50个权重相加，得出最终的权重。
集成学习并不是一个具体的模型或者算法，而是一个解决问题的框架，其基本思想是综合参考多个模型的结果，以提高性能，类似三个臭皮匠，顶个诸葛亮，图示如下 ?...属于该策略的算法，最典型的就是RandomForset-随机森林算法。在该策略中，拆分成的数据是相互独立的，可以并行执行其建模过程，最后再进行汇总。汇总时每个子模型的权重是相等的。 2....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
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...随机森林的性能评价 袋外数据与袋外数据集：在第一棵决策树中，原始数据中的第三个样本未被纳入bootstrapped数据集，被称为袋外样本（out-of-bag,OBB）。...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。 ?...接下来，我们就可以更加详细的了解，将评估的随机森林性能反馈给创建随机森林：如何选择创建决策树时每一步考虑的随机变量个数。
Random Forest——随机森林 上一篇是讲到了决策树，这篇就来讲一下树的集合，随机森林。...random test的做法是对于某个特征，如果用另外一个随机值替代它之后的表现比之前更差，则表明该特征比较重要，所占的权重应该较大，不能用一个随机值替代。...，图中加粗的点表示被bootstrap选中的点；右边是将一棵决策树进行bagging后的分类模型，效果与中间图是一样的，都是一棵树。...当t=100，即选择了100棵树时，中间的模型是第100棵决策树构成的，还是只有一棵树；右边的模型是由100棵决策树bagging起来的，如下图所示： ? 当t=200时： ?...当只有一棵树的时候（t=1），下图左边表示单一树组成的RF，右边表示所有树bagging组合起来构成的RF。因为只有一棵树，所以左右两边效果一致。 ? 当t=6时： ? 当t=11时： ?
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。...一开始我们提到的随机森林中的“随机”就是指的这里的两个随机性。两个随机性的引入对随机森林的分类性能至关重要。...它会在第一个弱分类器（或第一棵树中）随便用一个年龄比如20岁来拟合，然后发现误差有10岁； 接下来在第二棵树中，用6岁去拟合剩下的损失，发现差距还有4岁； 接着在第三棵树中用3岁拟合剩下的差距，发现差距只有...如果是用一棵传统的回归决策树来训练，会得到如下图所示结果： ? 现在我们使用GBDT来做这件事，由于数据太少，我们限定叶子节点做多有两个，即每棵树都只有一个分枝，并且限定只学两棵树。...注意，A的预测值是指前面所有树累加的和，这里前面只有一棵树所以直接是15，如果还有树则需要都累加起来作为A的预测值。
random test的做法是对于某个特征，如果用另外一个随机值替代它之后的表现比之前更差，则表明该特征比较重要，所占的权重应该较大，不能用一个随机值替代。...如下图所示，左边是一个C&RT树没有使用bootstrap得到的模型分类效果，其中不同特征之间进行了随机组合，所以有斜线作为分类线；中间是由bootstrap（N’=N/2）后生成的一棵决策树组成的随机森林...，图中加粗的点表示被bootstrap选中的点；右边是将一棵决策树进行bagging后的分类模型，效果与中间图是一样的，都是一棵树。...当t=100，即选择了100棵树时，中间的模型是第100棵决策树构成的，还是只有一棵树；右边的模型是由100棵决策树bagging起来的，如下图所示： 当t=200时： 当t=300...当只有一棵树的时候（t=1），下图左边表示单一树组成的RF，右边表示所有树bagging组合起来构成的RF。因为只有一棵树，所以左右两边效果一致。
实际上就是预测模型，下面学习一下这个随机森林； 3.随机森林算法 3.1算法概览 下面的这个该算法的基本思路图： 3.2算法解释 随机森林是集成学习算法： 通过自助采样（Bootstrap Sampling...3.3模型原理 从理论角度看，随机森林通过集成多个决策树，利用了决策树对数据的非线性拟合能力，同时通过随机化操作提高了模型的泛化能力。...改进方向：可以尝试使用可解释性的随机森林算法，如通过计算特征重要性来提高模型的可解释性 上面的解释会发现，想要明白随机森林，需要先学习决策树： 4.决策树 4.1名字缘由 决策树可以用于分类和回归。...顾名思义，这个模型做出的决策类似于一棵树，由结点和有向边组成。整体的决策过程可以理解为是if-then的结构。具体模型如下所示： 4.2基本流程 假设要用决策树预测一个人是否会购买某种产品。...这里需要提及一个概念：信息增益 4.3实际例子 下面的例子是作者文章里面的例子，大家可以去看一下，了解一下信息增益，熵的相关概念，我觉的作者的解释非常清楚； 5.我的心得 今天是初步了解这个随机森林的基本流程和决策树模型
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。...一开始我们提到的随机森林中的“随机”就是指的这里的两个随机性。两个随机性的引入对随机森林的分类性能至关重要。...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...这样就构建出了一棵树，需要注意的是这里生成的树都是完全生长的树(关于为什么是要完全生长的树，我认为的原因是便于计算每个特征的重要程度，剪枝的话将无法进行计算，一棵树的构建方式如下图所示： ?
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...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。
引言 随机森林(random forest)是之前我们学习的决策树的集成，因此我们用森林来称呼。随机森林的思想也不复杂，但是表现却非常好。...随机森林 如果说我们怕一棵决策树有“偏见”，那么就可以通过建造一个森林，这个森林是由一棵棵决策树组成的，然后我们给每颗决策树棵“随机”分配数据去训练。...随机森林算法大致分为4个步骤： 通过自助法(bootstrap)构建大小为n的一个训练集，即重复抽样选择n个训练样例 对于刚才新得到的训练集，构建一棵决策树。...样本被有放回的抽样，称为自助抽样法（bootstrapping），这意味着一些样本将在一棵树中被多次使用。...一般，k越大，随机森林的性能越好，当然计算成本也越高。 样本大小n能够控制bias-variance平衡，如果n很大，我们就减小了随机性因此随机森林就容易过拟合。
；4种集成学习算法：随机森林、AdaBoost、lightGBM和xgBoost；2种深度学习算法：前馈神经网络和LSTM。...article/details/95366183 k临近、逻辑回归、SVM支持向量机：https://blog.csdn.net/qq_43012160/article/details/95506126 随机森林...1)伯努利贝叶斯即特征的取值只有取和不取两类（0和1），对应朴素贝叶斯公式中， p(yi)=标签为yi的文本数（句子数）/文本总数（句子总数） p(xj|yi)=(标签为yi的文本中出现了单词xj的文本数...xgBoost的损失函数还考虑了树不能太复杂且要分配均衡：一棵树太复杂，鹤立鸡群，就容易产生弱分类器间的过拟合；一棵树内部的节点间不均衡，就容易导致大节点代表的分类特征/分裂阈值的权重过大，就会产生树内部节点之间的过拟合...在这个过程中我们虽然做的是对于单一决策树的节点分裂特征/阈值选定，但如果一棵树的节点分裂特征/阈值全都确定了，这棵树也就确定了。
它会在第一个弱分类器（或第一棵树中）随便用一个年龄比如20岁来拟合，然后发现误差有10岁； 接下来在第二棵树中，用6岁去拟合剩下的损失，发现差距还有4岁； 接着在第三棵树中用3岁拟合剩下的差距，发现差距只有...如果是用一棵传统的回归决策树来训练，会得到如下图所示结果： ? 在第一棵树分枝和图1一样，由于A,B年龄较为相近，C,D年龄较为相近，他们被分为左右两拨，每拨用平均年龄作为预测值。...注意，A的预测值是指前面所有树累加的和，这里前面只有一棵树所以直接是15，如果还有树则需要都累加起来作为A的预测值。...，且每一次迭代，都在现有树的基础上，增加一棵树去拟合前面树的预测结果与真实值之间的残差。...不同点： 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，而GBDT对异常值比较敏感 随机森林是减少模型的方差，
它会在第一个弱分类器（或第一棵树中）随便用一个年龄比如20岁来拟合，然后发现误差有10岁； 接下来在第二棵树中，用6岁去拟合剩下的损失，发现差距还有4岁； 接着在第三棵树中用3岁拟合剩下的差距，发现差距只有...注意，A的预测值是指前面所有树累加的和，这里前面只有一棵树所以直接是15，如果还有树则需要都累加起来作为A的预测值。...训练过程需要串行训练，只能在决策树内部采用一些局部并行的手段提高训练速度。 4. RF(随机森林)与GBDT之间的区别与联系 相同点： 都是由多棵树组成，最终的结果都是由多棵树一起决定。...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...，而GBDT对异常值比较敏感 随机森林是减少模型的方差，而GBDT是减少模型的偏差 随机森林不需要进行特征归一化。
它会在第一个弱分类器（或第一棵树中）随便用一个年龄比如20岁来拟合，然后发现误差有10岁； 接下来在第二棵树中，用6岁去拟合剩下的损失，发现差距还有4岁； 接着在第三棵树中用3岁拟合剩下的差距，发现差距只有...如果是用一棵传统的回归决策树来训练，会得到如下图所示结果： 现在我们使用GBDT来做这件事，由于数据太少，我们限定叶子节点做多有两个，即每棵树都只有一个分枝，并且限定只学两棵树。...注意，A的预测值是指前面所有树累加的和，这里前面只有一棵树所以直接是15，如果还有树则需要都累加起来作为A的预测值。...，且每一次迭代，都在现有树的基础上，增加一棵树去拟合前面树的预测结果与真实值之间的残差。...不同点： 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，而GBDT对异常值比较敏感 随机森林是减少模型的方差
随机森林原理 回顾：元算法 从统计学的角度来讲，将模型的性能寄希望于单棵决策树是不稳健的，这意味着它在处理未知数据时预测结果的方差是较大的。...随机森林简述 随机森林是一种以决策树为基分类器的集成算法，通过组合多棵独立的决策树后根据投票或取均值的方式得到最终预测结果的机器学习方法，往往比单棵树具有更高的准确率和更强的稳定性。...随机森林相比于决策树拥有出色的性能主要取决于随机抽取样本和特征和集成算法，前者让它具有更稳定的抗过拟合能力，后者让它有更高的准确率。 ?...随机化 随机森林为了保证较强的抗过拟合和抗噪声能力，在构建每一棵CART决策树的时候采用了行抽样和列抽样的随机化方法。 行抽样 假设训练集的数据行数为 ? ，对于每一棵CART树，我们从 ?...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 ?
Rand forest： 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。...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 的随机森林中的每一棵都是很弱的，但是大家组合起来就很厉害了。...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（新的输入数据
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