此外，如果您只想开箱即用地使用通用图形解释器（如 GNNExplainer [4] 或 PGExplainer [5]），或者如果您想实施、测试和评估您自己的解释方法，该框架都非常有用。...我们将继续研究开箱即用的可视化方法。最后，我们将介绍在 PyG 中实现您自己的解释方法所需的步骤，并重点介绍高级用例的工作，例如异构图和链接预测解释。...PyG 支持一些开箱即用的解释评估指标，您可以在指标包(https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric/tree/master/torch_geometric...通过 ExplainerDataset 类提供支持，它创建来自 GraphGenerator 的合成图，并随机将 num_motifs 个来自 MotifGenerator 的图案附加到它上面。...目前支持的 GraphGenerator 有： BAGraph：随机 Barabasi-Albert (BA) 图 ERGraph：随机 Erdos-Renyi (ER) 图 GridGraph
随机森林原理 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。...2.2 影响分类效果的参数 随机森林的分类效果（即错误率）与以下两个因素有关： 1）森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大 2）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...2.3 袋外误差率 如何选择最优的特征个数m，要解决这个问题，我们主要依据计算得到的袋外错误率oob error（out-of-bag error）。...随机森林有一个重要的优点就是，没有必要对它进行交叉验证或者用一个独立的测试集来获得误差的一个无偏估计。它可以在内部进行评估，也就是说在生成的过程中就可以对误差建立一个无偏估计。...按这种算法得到的随机森林中的每一 棵都是很弱的，但是组合起来就很厉害了。
知识复习：随机森林 随机森林是在决策树（回归树）的基础上放入许多棵树，并行的，独立的构造出每一棵树，构成一个森林，这些树之间本身没有关系，通过最后将森林中所有的结果选举出最佳的结果达到优化提升的目的。...定义： XGBOOST算法也是有多颗树，只不过这里有一点区别，与随机森林中的对比起来说的化，可以把随机森立中的树理解成为并行的，但是XGBOOST中虽然有多棵树，但是它每一次放入第k棵树都是去判断第k-...image.png 为了让预测值接近于真是值并且要让模型相对于来说比较简单，这里使目标函数（损失函数）尽量小就保证越接近真是值了，因为损失函数描述的是真实值和预测值之间的误差，这个误差越小说明越接近真实值...举个例子，如下图，一共3个叶子节点，则 T = 3，小男孩这个叶子节点的权重为+2，所以平方为4，因此惩罚项等于如下： image.png image.png 这个时候将等号右边的第一项误差函数项，通过采用平方误差项展开...，也就是将上式中的损失loss函数l展开为平方误差的形式。
随机森林中OOB是如何计算的，它有什么优缺点？ 6. 随机森林的过拟合问题 7....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。...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。...预测出所有所有样本的结果之后与真实值进行比较，就可以得到这个森林的套外误差率。 选择套外误差率最小的森林作为最终的随机森林模型。 2....随机森林中OOB是如何计算的，它有什么优缺点？
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 ?...决策树个数越多时模型的随机化效果越好，从而模型的测试误差越小。理论上在条件允许的范围内，决策树个数 ? 的个数越多越好。...基于袋外数据 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,记为 ? ....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 ? 。...不同树的生成是并行的，从而训练速度优于一般算法 给能出特征重要性排序 由于存袋外数据，从而能在不切分训练集和测试集的情况下获得真实误差的无偏估计 随机森林缺点 同决策树直观的呈现不同，随机森林是一个黑盒模型
随机森林引入了两个关键的随机性元素：一是在训练每棵树时采用不同的数据样本（数据随机：通过自助采样法），二是在分裂节点时考虑随机选取的特征子集（特征随机）。...相较于随机森林中各决策树的相互独立性，AdaBoost 展现出一种顺序训练的级联结构。在 AdaBoost 中，后续模型的训练基于前一个模型的预测结果，形成依赖关系。...损失函数和优化 随机森林通常使用的 CRAT 树（分类回归树），指导模型学习过程的是决策树的划分准则，如基尼不纯度和信息增益（分类）、均方误差和平均绝对误差（回归）。...通过迭代地增加对错误预测样本的关注度（调整样本权重）并添加新的弱学习器以及调整弱学习器权重来减少总体模型误差。...优化的核心在于利用损失函数的一阶导数（即梯度）和二阶导数（即海森矩阵）。XGBoost 的核心作者陈天奇为什么用二阶泰勒展开呢？
，N 为随机森林中树的颗数）。...其实质是对决策树算法的一种改进，将多个决策树合并在一起，每棵树的建立依赖于一个独立抽取的样本，森林中的每棵树具有相同的分布，分类误差取决于每一棵树的分类能力和它们之间的相关性。...特征选择采用随机的方法去分裂每一个节点，然后比较不同情况下产生的误差。能够检测到的内在估计误差、分类能力和相关性决定选择特征的数目。...记录样本被正确分类的个数为 N'T，则： 最后将预测准确率的改变量对 T 取算术平均，可获得该变量Permutationimportance，即： 随机森林算法条件控制 森林中所要生长出的树的个数ntree...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
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。...随机森林中OOB是如何计算的，它有什么优缺点？...O条数据的类型是已知的,则用正确的分类与随机森林分类器的结果进行比较,统计随机森林分类器分类错误的数目,设为X,则袋外数据误差大小=X/O 优缺点： 这已经经过证明是无偏估计的,所以在随机森林算法中不需要再进行交叉验证或者单独的测试集来获取测试集误差的无偏估计...随机森林的过拟合问题 你已经建了一个有10000棵树的随机森林模型。在得到0.00的训练误差后，你非常高兴。但是，验证错误是34.23。到底是怎么回事？你还没有训练好你的模型吗？
K 最近邻（KNN） 你是你的最亲密的 K 个朋友的均值。 KNN 看起来图样图森破，不像是机器学习算法。它的思路是，通过寻找 K 个最近的数据点的标签，来标记测试数据点x。 看一看下面的图像。...将你的训练集分成两部分，在一部分上训练模型，将保留的部分用作测试集。 通过将模型的预测（ŷ），与测试数据的真实值（y）相比，看看你的模型表现如何。 在所有迭代中，通常选取误差最小的模型。...这确保了继承模型不会过度依赖单个特征，并且公平地利用所有潜在的预测性特征。 每棵树从原始数据集抽取随机样本，来生成自己的分割，这添加了进一步的随机元素来防止过拟合。 这些改进也防止了树的高度相关。...为了演示，看看下面的九个决策树分类器： 来源：http://xenon.stanford.edu/~jianzh/ml/ 这些决策树分类器可以集成到随机森林中，它整合了这些输入。...你可以使用泰坦尼克训练集来玩玩，并且查看这个教程，它涵盖了与上面相同的概念和代码。这里是随机森林的 scikit-learn 实现，可以在数据集上开箱即用。
问题来了，这个探索策略听起来不错，但需要大量实验来证实，比如第一台机子胜率很低，但这是在你玩很多次的情况才能得到的结论。 我们能做得更好一点么？即用少量实验来提前区分好和坏老虎机？ 可以的！...问题来了，我们知道 (假装事先知道) 其实第三台才是最好的，但是只玩两次根本识别不出来它。 ? 我们能做得更好一点么？即用少量实验来提前区分“真正”好和坏老虎机？ 可以的！...三幅图相同的是，函数最大值都发生在 p = 2/3 时。三幅图不同的是，从左到右来看，峰越来越尖，展开越来越窄，即越来越有信心声称老虎机胜率为 2/3。 ? 解释如下。...---- 先看第一台机： 你的直觉：好机，这么多奖励，答应我玩下去 汤姆森采样：分布函数偏右 (skew to right)，随机出来的值大概率是大值，而大值可在采样过程中胜出 (在这种情况下不断利用第一台机...---- 再看第二台机： 你的直觉：不确定，才玩两次，可能是好机，想继续探索 汤姆森采样：分布函数很宽包含了很多胜率值，随机出来的值有概率是大值，还是可以在采样过程中胜出 (在这种情况下探索第二台机成功了
随机森林 随机森林是一个集成算法，通过生成很多棵树，最终以投票或算均值的方式得到结果。这篇文章可视为对随机森林中特征重要性估计的主要方法的回顾。...下面来回顾一下得到这些的主要方法： 1，平均不纯度减少（MDI）：表示每个特征对误差的平均减少程度。...《统计学习要素》的作者非常简洁的解释了这种方法：“在每一棵树的每一个分裂中，分裂准则的改进是对分裂变量的重要度量，并分别在森林中的所有树上为每个变量累积。”让我们详细说明一下这段话的意思。...每次分裂都是针对一个可以使误差最小化的特征。误差的计算可以使均方误差，基尼纯度，信息增益，或者其他一些根据需要设置的指标。我们总结了所有树上，这个特定变量得到的所有分割使误差减少的情况。...OOB数据是训练集的一部分，但不用于训练这种特殊的树。用OOB数据计算出基本误差，然后对每个特征，随机打乱顺序。实际上，这就像用相同的分布使用随机数据替换变量一样，并忽视树对该特性的已有知识。
其中Bagging方法与boosting方法是最为常见的两种集成方式，它们的原理图如下所示： Bagging方法的核心思想：构建多个相互独立的评估器，然后根据平均或多数表决原则来决定集成评估器的结果，...集成评估器参数 只需要关注随机森林中树木的数量n_estimators参数即可。通常来说，这个参数对随机森林模型的精确性影响是单调的，n_estimators越大，模型的效果往往越好。...基于2.1部分的代码，下面研究随机森林中树木的数量n_estimators参数对模型性能的影响。...2.3 随机森林分类函数的重要属性与接口 1. 随机森林分类函数的重要属性 属性 作用 .estimators_ 用来查看随机森林中所有树的列表 oob_score_ 袋外得分。...接着结合n_estimators的决策边界[30 75]，对随机森林中每个决策树的最大深度超参数max_depth进行网格搜索，代码如下所示： # 3.
研究人员用 50 张躲在树林中的伪装坦克照片和 50 张没有伪装坦克的树林照片训练了一个神经网络。...事实证明，在研究人员的数据集中，伪装坦克的照片是在阴天拍摄的，而树林是在晴天拍摄的，所以神经网络学会的是区分阴天与晴天，而不是区分树林与树林中的伪装坦克。 ?...尽管所包含的可视化应当在不同的神经网络之间都足够稳固，但如果你愿意，仍然可以实现模型特定的可视化。 我们提供了几个开箱即用的标准可视化: 1....图像来源：维基百科 除了局部遮挡，我们还提供开箱即用的显著图。显著图可以通过反向传播查看分类中输入图像的导数。在给定像素处的高导数值则意味着更改该像素能更大程度上影响分类结果。 ? 坦克的显著图。...显著图可视化的结果。这个应用程序正在使用具有 VGG16 模型的 Keras 框架。这个示例预包装了代码。
随机森林中分类树的算法自然地包括了变量的交互作用（interaction）（Cutler, et al.，2007），即X1的变化导致X2对Y的作用发生改变。...随机森林对离群值不敏感，在随机干扰较多的情况下表现稳健。...随机森林通过袋外误差（out-of-bag error）估计模型的误差。对于分类问题，误差是分类的错误率；对于回归问题，误差是残差的方差。...所以随机森林不需要另外预留部分数据做交叉验证，其本身的算法类似交叉验证，而且袋外误差是对预测误差的无偏估计（Breiman，2001）。...另外，随机森林中水平较多的分类属性的自变量（如土地利用类型 > 20个类别）比水平较少的分类属性的自变量（气候区类型的影响大（Deng et al.，2011）。
借鉴了一张图来说明下（来自刘建平Pinard）： 这里我们要注意的一点是bagging采样后，是将采过的样本放回总样本集的，而boosting是不放的。...predict_log_proba ( X ) ：输入样本的预测类别对数概率被计算为森林中树木的平均预测类别概率的对数。...predict_proba ( X ) ：输入样本的预测类别概率被计算为森林中树木的平均预测类别概率。 单个树的类概率是叶中同一类的样本的分数。...squared error(MSE)，父节点和叶子节点之间的均方误差的差额将被用来作为特征选择的标准，这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2损失，基本上都用这个 2）输入"mae"使用绝对平均误差...0.18版本之后加入的 值得一提的是，虽然均方误差永远为正，但是sklearn当中使用均方误差作为评判标准时，却是计算”负均方误差“（neg_mean_squared_error）。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、随机森林算法的基本思想 随机森林的出现主要是为了解单一决策树可能出现的很大误差和overfitting的问题。...假设随机森林中就有这么3棵子决策树，2棵子树的分类结果是A类，1棵子树的分类结果是B类，那么根据投票原则随机森林的分类结果就是A类。...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。...这样能够使得随机森林中的决策树都能够彼此不同，提升系统的多样性，从而提升分类性能。以下图为例来说明随机选取待选特征的方法。 ...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.
相较于随机森林中各决策树的相互独立性，AdaBoost 展现出一种顺序训练的级联结构。在 AdaBoost 中，后续模型的训练基于前一个模型的预测结果，形成依赖关系。...【注意：配图截图自 B 站 UP 主 —— 五分钟机器学习的视频里的某一部分，视频链接为：https://www.bilibili.com/video/BV1iA411e76Y/。...通过赋予不同的权重来组合不同的弱学习器。最后，我们需要整合每个模型的结果。不同于随机森林中的简单投票或均值计算，AdaBoost 需要对每个模型的预测性能进行评估，以确定不同弱学习器的权重。...相较于随机森林中各决策树的相互独立性，AdaBoost 展现出一种顺序训练的级联结构。...在 AdaBoost 回归中，损失函数可能采用加权均方误差，该误差量化了真实值与预测值之间的差异。
决策树 决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图： ?...如下图，假设随机森林中有3棵子决策树，2棵子树的分类结果是A类，1棵子树的分类结果是B类，那么随机森林的分类结果就是A类。 ?...(2)待选特征的随机选取 类似于数据集的随机选取，随即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择最优的特征。...这样能使随机森林中的决策树能不同，提升系统的多样性，从而提升分类性能。 ?...组合树示例图 三、GBDT和XGBoost 1.在讲GBDT和XGBoost之前先补充Bagging和Boosting的知识。
随机森林能够用于分类和回归问题，可以处理大量特征，并能够帮助估计用于建模数据变量的重要性。我们先了解随机森林中森林和随机的概念。 1.1集成学习 集成学习是将多个模型进行组合来解决单一的预测问题。...因此我们采用的方法是从样本集N中有放回的随机采样选出n个样本，然后从所有特征中选出k个特征生成单个随机决策树，这便是随机森林中随机的概念。...当你要做预测的时候，新的观察值随着决策树自上而下的预测并被赋予一个预测值或标签。一旦森林中的每棵树都有了预测值或标签，所有的预测结果将被归总到一起，所有树的投票做为最终的预测结果。...当输入空间划分确定时，可以用平方误差来表示回归树对于训练数据的预测方法，用平方误差最小的准则求解每个单元上的最优输出值。 ? 2.4CART回归树实例详解 ?...用f6(x)拟合训练数据的平方损失误差如下所示，假设此时已经满足误差要求，那么f(x)=f6(x)便是所求的回归树。 ?
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。...按这种算法得到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。...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，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），可以用不同的角度去看待它，最终由各个专家，投票得到结果...指定所绘图形中各个类别的颜色； pch指定所绘图形中各个类别形状；还可以通过R自带的plot函数绘制随机森林决策树的数目与模型误差的折线图 rfImpute()函数 可为存在缺失值的数据集进行插补（随机森林法...，不可以存在缺失情况； iter指定插值过程中迭代次数； ntree指定每次迭代生成的随机森林中决策树数量； subset以向量的形式指定样本集。
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