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如何在随机森林中设置自己的概率阈值？

在随机森林中设置自己的概率阈值可以通过以下步骤实现：

随机森林是一种集成学习算法，由多个决策树组成。每个决策树都会对样本进行分类，并给出一个概率值表示样本属于某个类别的概率。
默认情况下，随机森林中的分类结果是基于简单多数投票的。即每个决策树都会投票给一个类别，最终选择得票最多的类别作为最终分类结果。
如果想要设置自己的概率阈值，可以通过调整投票阈值来实现。投票阈值表示每个类别的概率必须超过该阈值才能被认定为最终分类结果。
一种常见的方法是通过调整阈值来平衡准确率和召回率。较高的阈值可以提高准确率，但可能会降低召回率；较低的阈值可以提高召回率，但可能会降低准确率。
在实际操作中，可以通过调整阈值来选择最适合特定场景的分类结果。例如，对于某些应用场景，我们可能更关注准确率，因此可以选择较高的阈值；而对于另一些场景，我们可能更关注召回率，因此可以选择较低的阈值。
在随机森林中设置自己的概率阈值可以通过编程实现。具体步骤包括：
- 获取每个样本属于每个类别的概率值；
- 根据设定的阈值，将概率值与阈值进行比较；
- 根据比较结果确定最终的分类结果。

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模型组合（比如说有Boosting，Bagging等）与决策树相关的算法比较多，这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上）棵树，这样可以大大的减少单决策树带来的毛病，有点类似于三个臭皮匠等于一个诸葛亮的做法，虽然这几百棵决策树中的每一棵都很简单（相对于C4.5这种单决策树来说），但是他们组合起来确是很强大。在最近几年的paper上，如iccv这种重量级的会议，iccv 09年的里面有不少的文章都是与Boosting与随机森林相关的。模型组合+决策树相关的算法有两种比较基本的形式 - 随机森林与GBD

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转自于：博客园-LeftNotEasy 前言：决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。模型组合（比如说有Boosting，Bagging等）与决策树相关的算法比较多，这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上）棵树，这样可以大大的减少单决策树带来的毛病，有点

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随机森林，random forest

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机器学习十大经典算法之随机森林

随机森林是机器学习一种常用的方法。它是以决策树为基础，用随机的方式排列建立的，森林里每个决策树之间都是没有关联的。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。随机森林可以用来进行无监督学习聚类和异常点检测。

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常见机器学习算法背后的数学

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随机森林算法及其实现（Random Forest）

作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。最初，我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的。最近几年的国内外大赛，包括2013年百度校园电影推荐系统大赛、2014年阿里巴巴天池大数据竞赛以及Kaggle数据科学竞赛，参赛者对随机森林的使用占有相当高的比例。此外，据我的个人了解来看，一大部分成功进入答辩的队伍也都选择了Random Forest 或者 GBDT 算法。所以可以看出，Random Forest在准确率方面还是相当有优势的。

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Machine Learning -- GBDT(RF)

前言：决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。模型组合（比如说有Boosting，Bagging等）与决策树相关的算法比较多，这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上）棵树，这样可以大大的减少单决策树带来的毛病，有点类似于三个臭皮匠等于一个诸葛亮的做法，虽然这几百棵决策树中

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达观数据：5分钟带你理解机器学习及分类算法

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