学习目标 知道Bagging算法的基本原理 掌握sklearn中随机森林API的使用方法 Bagging 框架 1.1 算法引入 Baggging 框架通过有放回的抽样产生不同的训练集，从而训练具有差异性的弱学习器...，然后通过平权投票、多数表决的方式决定预测结果。...在对预测输出进行结合的时候，Bagging通常对分类任务使用简单投票法，对回归任务进行简单的平均法。...但是如果投票个数一致，则最简单的做法是随机选择一个类别，当然也可以进一步考察学习器投票的置信度来确定最终的分类。 基本分类器可以是决策树，逻辑回归等基分类器。...组合策略为： 分类任务采用简单投票法：即每个基学习器一票 回归问题使用简单平均法：即每个基学习器的预测值取平均值 随机森林 随机森林是基于 Bagging 思想实现的一种集成学习算法，它采用决策树模型作为每一个基学习器
决策树算法原理与sklearn实现 简单地说，决策树算法相等于一个多级嵌套的选择结构，通过回答一系列问题来不停地选择树上的路径，最终到达一个表示某个结论或类别的叶子节点，例如有无贷款意向、能够承担的理财风险等级...、根据高考时各科成绩填报最合适的学校和专业、一个人的诚信度、商场是否应该引进某种商品、预测明天是晴天还是阴天。...在决策树算法中，构造一棵完整的树并用来分类的计算量和空间复杂度都非常高，可以采用剪枝算法在保证模型性能的前提下删除不必要的分支。...扩展库sklearn.tree中使用CART算法的优化版本实现了分类决策树DecisionTreeClassifier和回归决策树DecisionTreeRegressor，官方在线帮助文档为https...另外，sklearn.tree模块的函数export_graphviz()可以用来把训练好的决策树数据导出，然后再使用扩展库graphviz中的功能绘制决策树图形，export_graphviz()函数语法为
逻辑回归 (Logistic regression) 逻辑回归，尽管他的名字包含"回归"，却是一个分类而不是回归的线性模型。逻辑回归在文献中也称为logit回归，最大熵分类或者对数线性分类器。...下面将先介绍一下sklearn中逻辑回归的接口： class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol...clf.predict(X[:2, :]) 如果想知道预测的概率，可以通过predict_proba这个函数来进行预测。...clf.predict_proba(X[:2, :]) 如果想知道我们预测的准确性，可以通过score这个函数来判断我们的模型好坏。...CNB的发明者通过实验结果表明，CNB的参数估计比MNB的参数估计更稳定。此外，在文本分类任务上，CNB通常比MNB表现得更好(通常是相当大的优势)。
机器学习——决策树模型：Python实现 1 决策树模型的代码实现 1.1 分类决策树模型（DecisionTreeClassifier） 1.2 回归决策树模型（DecisionTreeRegressor...决策树模型既可以做分类分析（即预测分类变量值），也可以做回归分析（即预测连续变量值），分别对应的模型为分类决策树模型（DecisionTreeClassifier）及回归决策树模型（DecisionTreeRegressor...y_pred_proba[:,1] 2.2.3 模型预测及评估 在Python实现上，可以求出在不同阈值下的命中率（TPR）以及假警报率（FPR）的值，从而可以绘制ROC曲线。...多参数调优 from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 指定决策树分类器中各个参数的范围 parameters = { 'max_depth...举例来说，倘若上述代码中获得的最佳max_depth值为设定的最大值13，那么实际真正合适的max_depth可能更大，此时便需要将搜索网格重新调整，如将max_depth的搜索范围变成[9, 11,
例如，在第二章中我们对加利福尼亚住房数据集使用决策树回归模型进行训练，就很好的拟合了数据集（实际上是过拟合）。...决策树也是随机森林的基本组成部分（见第7章），而随机森林是当今最强大的机器学习算法之一。 在本章中，我们将首先讨论如何使用决策树进行训练，可视化和预测。...鸢尾花决策树 开始预测 现在让我们来看看在图 6-1 中的树是如何进行预测的。...对训练集细节的敏感性 我们下一章中将会看到，随机森林可以通过多棵树的平均预测值限制这种不稳定性。 练习 在 有100 万个实例的训练集上训练（没有限制）的决策树的深度大概是多少？...在测试集上评估这些预测结果，你应该获得了一个比第一个模型高一点的准确率，（大约 0.5% 到 1.5%），恭喜，你已经弄出了一个随机森林分类器模型!
概率校准 执行分类时, 您经常希望不仅可以预测类标签, 还要获得相应标签的概率. 这个概率给你一些预测的信心. 一些模型可以给你贫乏的概率估计, 有些甚至不支持概率预测....提供了执行概率预测校准的两种方法: 基于 Platt 的 Sigmoid 模型的参数化方法和基于 isotonic regression（保序回归）的非参数方法 (sklearn.isotonic)....在 20个 特征中，只有 2 个是信息量, 10 个是冗余的....该图显示了使用逻辑回归获得的估计概率, 线性支持向量分类器（SVC）和具有 sigmoid 校准和 sigmoid 校准的线性 SVC....校准在 600 个数据点上训练的相同分类器， 其余 200 个数据点上的 method =’sigmoid’ 减少了预测的置信度， 即将概率向量从单面的边缘向中心移动: ?
作为一种集成学习算法，随机森林通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行综合，从而获得比单一决策树更准确、更稳定的预测结果。本文将深入探讨随机森林的原理、优势以及代码实现。...它通过构建多个决策树，并让每棵树专注于数据的不同方面，最终通过投票或平均的方式综合所有树的预测结果，从而降低单一决策树过拟合的风险，提高模型的泛化能力。...集成预测: 对于新的样本，使用所有构建好的决策树进行预测，并通过投票（分类问题）或平均（回归问题）的方式得到最终预测结果。...回归问题: 房价预测、股票价格预测、销售额预测等。特征选择: 通过特征重要性排序，选择对模型预测结果影响最大的特征。...通过理解随机森林的原理、优势和代码实现，我们可以更好地利用这一利器解决实际问题，并从数据中挖掘出更多有价值的信息。
选择特征：在每个决策树的节点分裂时，从所有的特征中随机选择一部分特征，用这部分特征来评估最佳的分裂方式。 构建决策树：使用所选的特征和样本来训练决策树。每棵树都独立地生长，不进行剪枝操作。...预测与投票：当需要对新样本进行预测时，让森林中的每棵树都对该样本进行预测，然后通过投票机制（分类问题）或平均机制（回归问题）来得到最终的预测结果。...不同的模型可能在不同的数据子集上表现更好，通过结合这些模型的预测结果，可以获得更准确和稳健的预测。...随机森林的总结： 随机森林由多个决策树组成，每个决策树都是一个独立的分类或回归模型。 随机森林利用多个决策树的预测结果进行投票（分类）或平均（回归），从而得到比单个决策树更准确和稳定的预测。...在训练过程中引入两个层次的随机性，一是通过Bootstrap抽样形成不同的训练数据集，二是在每个节点分裂时随机选择特征子集。
01回归算法 一、理解线性回归模型 首先讲回归模型，回归模型研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系，因变量可以是连续也可以离散，如果是离散的就是分类问题。...思考房价预测模型，我们可以根据房子的大小、户型、位置、南北通透等自变量预测出房子的售价，这是最简单的回归模型，在初中里面回归表达式一般这样写，其中x是自变量，y是因变量，w是特征矩阵，b是偏置。...1，sigmoid函数的求导特性是： 逻辑回归的预测函数是下图，只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射，先把特征线性求和，然后使用函数g(z)将最为假设函数来预测。...在特征属性非常大的时候，就出现了首选哪个特征属性进行分类？如何剪枝？分类的层次是多少？....系列问题，这些就是决策树构建的核心问题，而且不可能再通过生活直觉判，这时候就要运用数学思维。...搞懂关联规则中的几个重要概念：支持度、置信度、提升度 Apriori 算法的工作原理 在实际工作中，我们该如何进行关联规则挖掘 2、关联规则中重要的概念 我举一个超市购物的例子，下面是几名客户购买的商品列表
本文将带你入门常见的机器学习分类算法——逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN、SVM、决策树。...逻辑回归在文献中也称为 logit 回归，最大熵分类或者对数线性分类器。...下面将先介绍一下 sklearn 中逻辑回归的接口： class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False,...clf.predict(X[:2, :]) 如果想知道预测的概率，可以通过predict_proba这个函数来进行预测。...clf.predict_proba(X[:2, :]) 如果想知道我们预测的准确性，可以通过score这个函数来判断我们的模型好坏。
2、回归算法 根据给予的训练集训练出一定的回归模型（即找出最佳回归直线 ），通过给训练出来的回归模型输入测试集即可得出相应的预测结果值。下图为工资与奖金的回归模型。...具体的方法有： 最小二乘法 梯度下降法 3、衡量回归效果的指标——R^2 R^2=SSR/SST (回归平方和/总离差平方和) R^2——[0，1]，越接近1说明回归平方和在总离差平方和中的占比越大，...,target_train)#用来获取回归方程在测试数据上的R平方 ---- 02|决策树： 1、决策树是什么 决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类器。...通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。...在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益，我们可以计算每个每个特征值划分数据集获得的信息增益，获得信息增益最高的特征就是最好的选择。
内生解释 vs 后处理解释：内生解释指的是模型本身就具有解释性，如决策树、线性回归等；后处理解释则是对训练好的模型进行分析和解释。...可解释性机器学习的方法 3.1 模型本身具有可解释性 一些简单的模型具有天然的可解释性，例如： 线性回归：通过模型系数可以直接理解特征对预测的影响。...决策树：决策过程可以通过树结构可视化，便于理解模型如何进行决策。...例如，在预测疾病的模型中，医生需要知道哪些特征（如血压、年龄等）对预测结果有重要影响，这样才能在决策中更好地结合医疗知识。...5.2 决策树和规则模型 决策树通过其分支结构展示了模型的决策过程，能够很清楚地表明每个决策节点的条件。
在本篇文章中，我们将深入剖析决策树的原理，并通过具体的代码实例展示其在机器学习中的应用。 ⛓决策树的基本原理 1....决策树回归模型通过将数据集划分为若干区域，并对每个区域内的样本进行平均来进行预测。...预剪枝：在构建决策树的过程中，通过限制树的最大深度、最小样本数等参数来防止树的过度生长。 后剪枝：在决策树构建完成后，通过评估子树的重要性来剪除不重要的子树。...随机森林 随机森林通过构建多棵决策树，并对每棵树的预测结果进行投票来获得最终结果，有效减少了单棵决策树的过拟合问题。...无论是在特征选择、分类任务、回归任务还是异常检测中，决策树都展现出了其独特的优势和广泛的应用前景。通过不断优化和改进，决策树将在更多的机器学习任务中发挥重要作用。
【示例1】 男生看女生与女生看男生的决策树模型 【示例2】 挑选西瓜的决策树模型 在上述示例模型中，通过对西瓜一系列特征（色泽、根蒂、敲声等）的判断，最终我们得出结论：这是否为一个好瓜....波士顿房价预测 数据集介绍 该数据集为一个开放房价数据集，包含506笔样本，每个样本包含13个特征和1个标签，具体如下所示： 代码实现 # 决策树回归示例 # 使用决策树预测波士顿房价 import...在决策树学习中，为了尽可能正确分类训练样本，节点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分支过多，这时就可能因训练样本学的“太好了”，以至于把训练集本身的一些特点当做数据所具有的一般性质而导致过拟合....AdaBoosting算法，回归模型获得了更高的R2值....随机森林简单、容易实现、计算开销小，在很多现实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”.
文章目录 第5章：挖掘建模 5.1、分类与预测 5.1.1、实现过程 5.1.2、常用的分类与预测算法 5.1.3、回归分析 5.1.4、决策树 5.1.5、人工神经网络 5.1.7、 Python...有效的理论模型之一 支持向量机 支持向量机是一种通过某种非线性映射，把低维的非线性可分转化为高维的线性可分， 在高维空间进行线性分析的算法 5.1.3、回归分析 回归分析是通过建立模型来研究变量之间相互关系的密切程度...，也可以通过.scores_方法获取各个特征的分数 print(u'通过随机逻辑回归模型筛选特征结束。')...在分类与预测中， 人工神将网络主要使用有指导的学习方式，即根据给定的训练样本，调整人工神经网络的参 数以使网络输出接近于已知的样本类标记或其他形式的因变量。...它的 特点是网络结构不固定，而且在训练过程中不断改变 ANFIS自适 应神经网络 神经网络镶嵌在一个全部模糊的结构之中，在不知不觉中向训练数据学习，自动产生、修正 并高度概括出最佳的输入与输出变量的隶属函数以及模糊规则
预测概率的直方图 可以通过绘制直方图来查看模型的预测概率的分布。直方图是以样本的预测概率分箱后的结果为横坐标，每个箱中的样本数量为纵坐标的一个图像。...可以看到 高斯贝叶斯的概率分布是两边非常高，中间非常低，几乎 以上的样本都在0和1的附近，可以说是置信度最高的算法，但是贝叶斯的布里尔分数却不如逻辑回归，这证明贝叶斯中在0和1附近的样本中有一部分是被分错的...对于SVC、决策树这样的模型来说，概率不是真正的概率，而更偏向于是一个"置信度"，这些模型也不是依赖于概率预测来进行分类（决策树依赖于树杈而SVC依赖于决策边界），因此对于这些模型，可能存在着类别1下的概率为...在朴素贝叶斯中有各种各样的假设，"朴素"假设、概率分布的假设，这些假设使得贝叶斯得出的概率估计其实是有偏估计，即这种概率估计并不准确和严肃通过校准，让模型的预测概率更贴近于真实概率，本质是在统计学上让算法更加贴近对整体样本状况的估计...当然，可能还有更多更深层的原因，比如概率校准过程中的数学细节如何影响了我们的校准，class calibration_curve中是如何分箱，如何通过真实标签和预测值来生成校准曲线使用的横纵坐标的，这些过程中也可能有着让布里尔分数和准确率向两个方向移动的过程
在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的LinearRegression类进行线性回归。线性回归算法（Linear Regression）的建模过程就是使用数据点来寻找最佳拟合线。...预测输出所用的变换是一个被称作 logistic 函数的非线性函数，Logistic 回归通过使用逻辑函数估计概率来测量因变量和自变量之间的关系。 逻辑函数中Y值的范围从 0 到 1，是一个概率值。...随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高预测精度。决策树是机器学习预测建模的一类重要算法，可以用二叉树来解释决策树模型。...对于分类问题，可以采用投票的方式，即多数投票原则，选择获得票数最多的类别作为最终的分类结果；对于回归问题，则可以将所有决策树的预测结果进行平均或取最大值、最小值等操作得到最终的预测结果。...线性回归可以通过两种方式实现： scikit-learn：如果不需要回归模型的详细结果，用sklearn库是比较合适的。 statsmodels：用于获取回归模型详细统计结果。
【机器学习】分类与回归——掌握两大核心算法的区别与应用 1. 引言 在机器学习中，分类和回归是两大核心算法。它们广泛应用于不同类型的预测问题。...分类用于离散的输出，如预测图像中的对象类型，而回归则用于连续输出，如预测房价。本文将深入探讨分类与回归的区别，并通过代码示例展示它们在实际问题中的应用。 2. 什么是分类？...支持向量机（SVM） SVM 是一种分类算法，它通过找到一个超平面，将数据点划分到不同的类别中。...常见的回归算法 1. 决策树回归（Decision Tree Regressor） 决策树是一种基于树形结构的回归算法，通过递归划分特征空间来预测目标值。...总结与未来展望 分类和回归是机器学习中两类基本问题，它们分别解决了离散输出和连续输出的预测需求。通过理解二者的区别和实际应用，你可以更好地解决不同类型的预测问题。
导读： 在机器学习和统计中，分类算法通过对已知类别训练集的计算和分析，从中发现类别规则并预测新数据的类别。分类被认为是监督学习的一个实例，即学习可以获得正确识别的观察的训练集的情况。...分类用于提取特征 从大量的输入变量中获得重要性特征，然后提取权重最高的几个特征。 分类用于处理缺失值 缺失值是分类变量，基于模型法填补缺失值； 基于已有其他字段，将缺失字段作为目标变量进行预测。...要理解逻辑回归，得先理解线性回归。线性回归是构造一个预测函数来映射输入的特性矩阵和标签的线性关系。线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（）和一个或多个自变量（）之间建立一种关系。...，能够通过提供后验概率估计来量化预测中的不确定性的概率分布模型。...通过控制树的结构来控制模型当终节点是连续变量是——回归树当终节点是分类变量是——分类树 算法实现 sklearn中的决策树实例 from sklearn.model_selection import
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