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随机森林:每类样本数量的影响

随机森林是一种集成学习算法，它通过组合多个决策树来进行分类和回归任务。在随机森林中，每个决策树都是独立训练的，并且最终的预测结果是基于所有决策树的投票或平均值。

每类样本数量的影响是指在构建随机森林模型时，不同类别样本的数量对模型性能的影响。以下是每类样本数量的影响：

不平衡数据集：当不同类别的样本数量不平衡时，即某些类别的样本数量远远多于其他类别时，随机森林模型可能会倾向于预测数量较多的类别。这是因为在训练过程中，数量较多的类别会对模型的决策产生更大的影响。因此，在处理不平衡数据集时，需要采取一些方法来平衡不同类别的样本数量，例如欠采样、过采样或集成采样等。
样本数量足够：随机森林对于每个决策树的训练需要足够的样本数量来保证模型的准确性和泛化能力。如果某个类别的样本数量过少，可能会导致该类别在决策树中无法得到充分的学习和表示，从而影响整个随机森林模型的性能。因此，在构建随机森林模型时，需要确保每个类别都有足够的样本数量。
样本数量过多：虽然随机森林对于大规模数据集具有较好的扩展性，但当样本数量过多时，模型的训练和预测时间可能会显著增加。此外，过多的样本数量也可能导致模型过于复杂，增加了模型的计算和存储成本。因此，在实际应用中，需要根据具体情况和计算资源的限制来确定合适的样本数量。

总结起来，每类样本数量的影响是随机森林模型中需要考虑的一个重要因素。在构建随机森林模型时，需要平衡不同类别的样本数量，确保样本数量足够，并根据实际情况选择合适的样本数量，以达到更好的模型性能和效果。

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基于MATLAB的随机森林（RF）回归与变量影响程度（重要性）排序

1 分解代码 1.1 最优叶子节点数与树数确定首先，我们需要对RF对应的叶子节点数与树的数量加以择优选取。...,'Number of Leaves'); hold off; disp(RFOptimizationNum); end 其中，RFOptimizationNum是为了多次循环，防止最优结果受到随机干扰...首先，我们看到MSE最低的线是红色的，也就是5左右的叶子节点数比较合适；再看各个线段大概到100左右就不再下降，那么树的个数就是100比较合适。...因为我这里是做估产回归的，因此变量名称就带上了“Yield”，大家理解即可。 1.4 随机森林实现这部分代码其实比较简单。...其中，我注释掉的这段是依据我当时的数据情况来的，大家就不用了~ 1.7 保存模型接下来，就可以将合适的模型保存。

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基于MATLAB的随机森林（RF）回归与变量重要性影响程度排序

1 分解代码 1.1 最优叶子节点数与树数确定首先，我们需要对RF对应的叶子节点数与树的数量加以择优选取。...,'Number of Leaves'); hold off; disp(RFOptimizationNum); end 其中，RFOptimizationNum是为了多次循环，防止最优结果受到随机干扰...因为我这里是做估产回归的，因此变量名称就带上了“Yield”，大家理解即可。 1.4 随机森林实现这部分代码其实比较简单。...其中，我注释掉的这段是依据我当时的数据情况来的，大家就不用了~ 更新：这里请大家注意，上述代码中我注释掉的内容，是依据每一幅图像的名称对重要性排序的X轴（也就是VariableImportanceX）...加以注释（我当时做的是依据遥感图像估产，因此每一个输入变量的名称其实就是对应的图像的名称），所以使得得到的变量重要性柱状图的X轴会显示每一个变量的名称。

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基于Python的随机森林（RF）回归与变量重要性影响程度分析

其中，关于基于MATLAB实现同样过程的代码与实战，大家可以点击查看基于MATLAB的随机森林（RF）回归与变量重要性影响程度排序。 ...在这里需要注意，关于随机森林的几个重要超参数（例如下方的n_estimators）都是需要不断尝试找到最优的。...关于这些超参数的寻优，在MATLAB中的实现方法大家可以查看基于MATLAB的随机森林（RF）回归与变量重要性影响程度排序的1.1部分；而在Python中的实现方法，大家查看这篇博客（https://blog.csdn.net...，n_estimators就是树的个数，random_state是每一个树利用Bagging策略中的Bootstrap进行抽样（即有放回的袋外随机抽样）时，随机选取样本的随机数种子；fit进行模型的训练...其实这就是随机森林的内涵所在：随机森林的每一棵树的输入数据（也就是该棵树的根节点中的数据），都是随机选取的（也就是上面我们说的利用Bagging策略中的Bootstrap进行随机抽样），最后再将每一棵树的结果聚合起来

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基于机器学习随机森林方式的姿态识别算法

由于是在像素级进行训练与预测，通常一幅图像中的某个物体由大量像素组成，所以在实际训练的时候不需要太大的样本（样本过多的话需要在训练数据上花费很长时间），不过要尽量包含各个姿态下的数据，这样模型才能尽可能的准确...上一个随机森林的输出是下一个随机森林的输入，相邻的随机森林互相关联。...第三个随机森林和第二个随机森林训练方式相同，同样每个像素的特征由features和其周围16个像素标签值构成（这里的像素数量16要根据具体算法确定，不是一成不变的，当然也可以是10或其它数字），只是这里的标签值是由第二个随机森林预测出的而不是第一个...这样每个姿态都会计算出一定数量的内点，基于内点的数量对初始姿态进行优劣排序，并在这些姿态中保留内点数量多的一半，舍弃另一半。...在姿态计算时，需要根据预测出的某类物体像素的坐标来计算姿态，如果对每类物体预测出的像素种类不准，这势必影响后面的RANSAC操作！！！对姿态的精度影响很大。

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随机之美——机器学习中的随机森林模型

01 树与森林在构建决策树的时候，可以让树进行完全生长，也可以通过参数控制树的深度或者叶子节点的数量，通常完全生长的树会带来过拟合问题。...注：你可能需要参考前面的文章：《0x0B 菩提决策树，姻缘算法求》实际应用中，一般可用随机森林来代替，随机森林在决策树的基础上，会有更好的表现，尤其是防止过拟合。...因此，随机森林算法中，“随机”是其核心灵魂，“森林”只是一种简单的组合方式而已。随机森林在构建每颗树的时候，为了保证各树之间的独立性，通常会采用两到三层的随机性。...总结起来，使用随机性的三个地方： 1.随机有放回的抽取数据，数量可以和原数据相同，也可以略小； 2.随机选取N个特征，选择最好的属性进行分裂； 3.在N个最好的分裂特征中，随机选择一个进行分裂；因此，...：指定了在分裂时，随机选取的特征数目，sqrt即为全部特征的平均根； .min_samples_leaf：指定每颗决策树完全生成，即叶子只包含单一的样本； .n_jobs：指定并行使用的进程数；从前面的随机森林构建过程来看

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【学术】你真的知道什么是随机森林吗？本文是关于随机森林的直观解读

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。...把思想分解成简单的步骤: 1）.训练随机森林模型(假设具有正确的超参数) 2）.找到模型的预测得分(称为基准分数) 3）.发现更多的预测分数p，p是特征的数量，每次随机打乱第i的列特征 4）.比较所有的...如果随机打乱一些第i列，会影响分数，这意味着我们的模型没有这个特征就很糟糕。 5）.删除不影响基准测试分数的特征，并通过减少特征子集重新训练模型。 ? 计算特征置信度的电子表格示例。...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。...与X和Y的散点图不同，因为散点图不能隔离X对Y的直接关系，并且可能受X和Y所依赖的其他变量间接关系的影响。制作PDP图的步骤如下: 1.训练随机森林模型(比方说F1…F4是我们的特征和Y是目标变量。

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共享单车需求量数据用CART决策树、随机森林以及XGBOOST算法登记分类及影响因素分析|附代码数据

本项目则着眼于如何不影响市民出行效率的同时，对共享单车进行合理的批量维修工作的问题，利用CART决策树、随机森林以及Xgboost算法对共享单车借用数量进行等级分类，试图通过模型探究其影响因素并分析在何种条件下对共享单车进行批量维修为最优方案...当保证类别平衡，即每类数据的样本量接近，算法会有更好的效果。对于温度、湿度等连续性变量，为使得最后结果的准确性，并未对其进行分箱。...随机森林：使用随机森林模型在进行分类时，需要现在经过训练的决策树中输入测试样本，这棵决策树的分类便可以由各叶子节点的输出结果而确定；再根据所有决策树的分类结果，从而求得随机森林对测试样本的最终评价结果...使用自助法随机地抽样得到决策树的输入样本和选取最佳的分割标准在决策树的节点上随机地选取特征进行分割是随机森林的两大优点，正是这些优势使得随机森林具备了良好的容忍噪声的能力，且使得决策树之间的相关性有所降低...本文选自《共享单车需求量用CART决策树、随机森林以及XGBOOST算法登记分类及影响因素分析》。

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基于随机森林方法的缺失值填充

本文中主要是利用sklearn中自带的波士顿房价数据，通过不同的缺失值填充方式，包含均值填充、0值填充、随机森林的填充，来比较各种填充方法的效果 ?...有些时候会直接将含有缺失值的样本删除drop 但是有的时候，利用0值、中值、其他常用值或者随机森林填充缺失值效果更好 sklearn中使用sklearn.impute.SimpleImputer类填充缺失值...创造一个数组，行索引在0-506，列索引在0-13之间，利用索引来进行填充3289个位置的数据利用0、均值、随机森林分别进行填充 # randint(下限,上限,n)：在上限和下限之间随机取出n个整数...506，使用随机抽取的函数randint； # 如果需要的数据量是小于样本量506，则需要使用randint.choice来抽样，保证抽取不重复的随机数 # missing_samples = rng.choice...，被选出来要填充的特征的非空值对应的记录 Xtest = df_0[ytest.index, :] # 空值对应的记录 # 随机森林填充缺失值 rfc = RandomForestRegressor

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聊聊基于Alink库的随机森林模型

随机森林的基本原理可以概括如下：随机抽样训练集：随机森林通过有放回抽样（Bootstrap抽样）从训练集中抽取多个样本集，每个样本集可以重复出现或不出现某些样本。...集成预测：对于分类任务，随机森林通过投票（多数表决）决定样本的类别。对于回归任务，它们采用平均值或中位数来预测目标变量。优点：高准确性：随机森林通常具有很高的准确性，适用于多种类型的数据和任务。...模型训练：模型参数设置：设置随机森林的参数，如树的数量、每棵树的最大深度、节点划分准则等。并行构建：由于每棵树可以独立构建，可以并行训练多棵树，提高效率。...模型调参：超参数调优：使用交叉验证等方法对随机森林的超参数进行调优，如树的数量、最大深度、最小叶子节点样本数等。特征选择参数调优：调整特征选择的参数，如随机选择特征的个数等。...该算子函数的说明可参考。实现代码： /** * 随机森林算法 * 构建随机森林模型，参数设置如下： * 1. 从2-128，设置决策树的数量 * 2. 设置特征列 * 3.

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随机森林--你想到的，都在这了

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。...随机森林分类效果的影响因素森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大；森林中每棵树的分类能力：每棵树的分类能力越强，整个森林的错误率越低。...训练速度快，容易做成并行化方法(训练时树与树之间是相互独立的)。在训练过程中，能够检测到feature间的互相影响。对于不平衡的数据集来说，它可以平衡误差。...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？...**答：**该模型过度拟合，因此，为了避免这些情况，我们要用交叉验证来调整树的数量。 7.

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MLlib中的随机森林和提升方法

我们提供了两种集成方法：随机森林和梯度提升树(GBT)。这两种算法的主要区别在于集成模型中每个树部件的训练顺序。随机森林使用数据的随机样本独立地训练每棵树。...随机森林：由于随机森林中的每棵树都是独立训练的，所以可以并行地训练多棵树(作为并行化训练单颗树的补充)。...我们想强调在MLlib中使用的两个关键优化：内存：随机森林使用不同的数据子样本来训练每棵树。...我们不使用显式复制数据，而是使用TreePoint结构来保存内存信息，该结构存储每个子样本中每个实例的副本数量。...扩展模型大小：训练时间和测试错误下面的两幅图显示了增加集成模型中树的数量时的效果。

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随机森林RF与GBDT之间的区别

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通过减少模型的方差来提高性能，而GBDT是减少模型的偏差来提高性能的随机森林不需要进行数据预处理，即特征归一化...而GBDT则需要进行特征归一化分类树和回归树的区别 (1)分类树使用信息增益或增益比率来划分节点；每个节点样本的类别情况投票决定测试样本的类别。...(2)回归树使用最小化均方差划分节点；每个节点样本的均值作为测试样本的回归预测值 GBDT的核心就在于，每一棵树学的是之前所有树结论和的残差，这个残差就是一个加预测值后能得真实值的累加量

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使用python的随机森林算法处理遥感数据

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这里有几个原因随机森林几乎不需要输入准备。它们可以处理二元特征，分类特征，数字特征，并且不需要任何缩放处理。随机森林可实现隐式特征选择，并且提供一个很好的特征重要性指标。随机森林训练速度非常快。...尽管你通常可以找到一个模型，该模型在任何给定的数据集上都可以超越随机森林（一般是神经网络或者一些boosting算法），但是这样的模型并不多，而且和随机森林相比，建立和调整这些模型所需要的时间通常更长。...这也是为什么仅仅把它们当作优秀的参考模型的原因。真的很难建立一个糟糕的随机森林模型！...这个来自scikit-learn美观的可视化结果证实了决策森林的建模能力。 ? 缺点？随机森林的主要劣势在于模型大小。你可能需要数百兆的内存才能轻松地结束一个森林，而且评估的速度也很慢。...另外一点，有些人可能会发现一个问题，也就是随机森林模型其实是个很难去解释的黑盒子。一些参考资料： Leo Breiman发表的一篇论文，他是随机森林算法描述的发明者。

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