作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 今天给大家分享一个新的kaggle案例：基于随机森林模型（RandomForest）的心脏病人预测分类。...本文涉及到的知识点主要包含： 数据预处理和类型转化 随机森林模型建立与解释 决策树的可视化 部分依赖图PDP的绘制和解释 AutoML机器学习SHAP库的使用和解释（个人待提升） [008i3skNgy1gyw0ceynaaj30zk0jzq5i.jpg...该数据集提供了许多变量以及患有或不患有心脏病的目标条件。下面，数据首先用于一个简单的随机森林模型，然后使用 ML 可解释性工具和技术对该模型进行研究。...导入库 本案例中涉及到多个不同方向的库： 数据预处理 多种可视化绘图；尤其是shap的可视化，模型可解释性的使用（后面会专门写这个库） 随机森林模型 模型评价等 import numpy as np...在这个案例我们以tree为例： # 传入随机森林模型rf explainer = shap.TreeExplainer(rf) # 在explainer中传入特征值的数据，计算shap值 shap_values
随机森林 用随机的方式建立一个森林，森林由很多决策树组成，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。...2.上线之后的迭代，根据实际的A / B测试和业务人员的建议改进模型 从上图可以看出，在此案例中，支持向量机和随机森林算法模型的预测误差最小，运用3种方法预测某商品的销量，其可视化图形如下： 可以看出...，销量的预测值的趋势已经基本与真实销量趋势保持一致，但是在预测期较长的区间段，其预测值之间的差别较大。...销售预测几乎是商业智能研究的终极问题，即便通过机器学习算法模型能够提高测试集的预测精度，但是对于未来数据集的预测，想做到精准预测以使企业利润最大化，还需要考虑机器学习模型之外的企业本身因素。
从分子相似性评估到使用机器学习技术的定量构效关系分析各种建模方法已应用于不同大小和组成的数据集（阻断剂和非阻滞剂的数量）。本研究中使用从公共生物活性数据开发用于预测hERG阻断剂的稳健分类器。...随机森林被用来开发使用不同分子描述符，活性阈值和训练集合成的预测模型。与先前提取数据集的研究报告相比，该模型在外部验证中表现出优异的性能。...sklearn.model_selection import train_test_splitfrom matplotlib import cm import mathimport pickleimport os 定义函数...spec.mean(), spec.std())) AUC: 0.95 +/- 0.01 Sensitivity: 0.84 +/- 0.03 Specificity: 0.91 +/- 0.03 测试预测模型
随机森林 用随机的方式建立一个森林，森林由很多决策树组成，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。...2.上线之后的迭代，根据实际的A / B测试和业务人员的建议改进模型 01 02 03 04 从上图可以看出，在此案例中，支持向量机和随机森林算法模型的预测误差最小，运用3种方法预测某商品的销量...，其可视化图形如下： 可以看出，销量的预测值的趋势已经基本与真实销量趋势保持一致，但是在预测期较长的区间段，其预测值之间的差别较大。...销售预测几乎是商业智能研究的终极问题，即便通过机器学习算法模型能够提高测试集的预测精度，但是对于未来数据集的预测，想做到精准预测以使企业利润最大化，还需要考虑机器学习模型之外的企业本身因素。
随机森林 用随机的方式建立一个森林，森林由很多决策树组成，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。...、指数平滑法 左右滑动查看更多 01 02 03 04 从上图可以看出，在此案例中，支持向量机和随机森林算法模型的预测误差最小，运用3种方法预测某商品的销量，其可视化图形如下： 可以看出...，销量的预测值的趋势已经基本与真实销量趋势保持一致，但是在预测期较长的区间段，其预测值之间的差别较大。...销售预测几乎是商业智能研究的终极问题，即便通过机器学习算法模型能够提高测试集的预测精度，但是对于未来数据集的预测，想做到精准预测以使企业利润最大化，还需要考虑机器学习模型之外的企业本身因素。
随机森林用随机的方式建立一个森林，森林由很多决策树组成，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。...，不超过 140 字（可选）02添加图片注释，不超过 140 字（可选）03添加图片注释，不超过 140 字（可选）04添加图片注释，不超过 140 字（可选）从上图可以看出，在此案例中，支持向量机和随机森林算法模型的预测误差最小...，但是在预测期较长的区间段，其预测值之间的差别较大。...销售预测几乎是商业智能研究的终极问题，即便通过机器学习算法模型能够提高测试集的预测精度，但是对于未来数据集的预测，想做到精准预测以使企业利润最大化，还需要考虑机器学习模型之外的企业本身因素。
image.png 文章主要研究内容是开发了一个针对华人的房颤预测模型，使用的数据量达到682237例，按9:1分为训练集，测试集。...image.png 比较了现开发的基于 Random Forest模型与其它模型的 ROC比较，显然 RF表现出了明显的优越性。 讨论 我个人比较喜欢看着一部分的内容。...而本研究是基于中国人群的模型构建，这样的模型才会更适用于中国人。 文章不足 ? image.png 这一部分很多文章可能就是一句套话，说这个研究是一个回顾性的分析就完了，看看人家作者怎么写的。...不可避免的混杂因素，叫做 cofounding factors 缺少生活方式等数据作为预测因子 本文是基于回顾性分析 retrospective nature of this study 本文是用于预测临床诊断的房颤...，而实际上会低估房颤的发生率，因为有些仅仅有症状，或通过心电图才能发现 由于数据的保密性，没能比较对勾预测模型的性能，看哪个是最好的。
如何评估随机森林模型以及重要预测变量的显著性 说到随机森林（random forest，RF），想必很多同学都不陌生了，毕竟这些机器学习方法目前非常流（fàn）行（làn）……白鱼同学也曾分别分享过...“随机森林分类”以及“随机森林回归”在R语言中实现的例子，包括模型拟合、通过预测变量的值预测响应变量的值、以及评估哪些预测变量是“更重要的”等。...函数importance()给出了预测变量（10个细菌OTU）的相对重要性得分。...“%IncMSE”即increase in mean squared error，通过对每一个预测变量随机赋值，如果该预测变量更为重要，那么其值被随机替换后模型预测的误差会增大。...library(rfPermute) #使用函数 rfPermut() 重新对上述数据执行随机森林分析，详情 ?
无论对于众筹发起者还是众筹平台而言，如何利用历史数据去准确预测一个众筹项目的成功与否乃至最终筹款额度都是非常值得探讨研究的问题。...我们将使用随机森林分类器，因为这种集成学习方法通常相当强大，并且不是基于距离的（所以我们不需要进一步标准化特征，如项目持续时间、实际筹集资金或实际目标金额）。...X_test, y_train, y_test) print_iprtant_fe='columns')) usd_gol_real duration main_category_Music 结论 根据随机森林集成学习器的特征重要性...例如，商业理念、规划、激励人们进行筹款的措施或项目设计都很难量化。也许如果我们拥有每个项目评论中的情感数据，我们就可以将其整合到一个更大、更好的分类模型中，以预测我们的成功几率。...关于分析师 在此对YiChen Xia对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他专注数据处理领域。擅长R语言、Python。 本文选自《Python众筹项目结果预测：优化后的随机森林分类器可视化》。
随机森林 随机森林是一种组成式的有监督学习方法。在随机森林中，我们同时生成多个预测模型，并将模型的结果汇总以提升分类准确率。http://mng.bz/7Nul上有关于随机森林的详尽介绍。...生成树时没有用到的样本点所对应的类别可以由生成的树估计，与其真实类别比较即可得到袋外预测（out-of-bag, OOB）误差。无法获得验证集时，这是随机森林的一大优势。...随机森林算法可以计算变量的相对重要程度。 randomForest包中的randomForest()函数可以用于生成随机森林。...randomForest包根据传统决策树生成随机森林，而party包中的cforest()函数可以基于条件推断树生成随机森林。当预测变量间高度相关时，基于条件推断树的随机森林可能效果更好。...可计算袋外预测误差、度量变量重要性也是随机森林的两个明显优势。 随机森林的一个明显缺点是分类方法较难理解和表达。 ---- 整理自R实战
随机森林由多棵决策树组成，采用多棵决策树联合进行预测可以有效提高模型的精度。这些决策树用对训练样本集随机抽样构造出的样本集训练得到。由于训练样本集由随机抽样构造，因此称为随机森林。...对于回归问题随机森林的预测输出是所有决策树输出的均值。例如随机森林有10棵决策树，有8课树的预测结果是第1类，1棵决策树的预测结果为第2类，2棵决策树的预测结果为第3类，则我们将样本判定成第1类。...由于使用了决策树进行投票，而决策是分段常数函数，因此随机森林也是分段常数函数，是一个非线性模型，而且是判别模型。...包外误差 训练每一棵决策树时有一部分样本未参与训练，可以在训练时利用这些没有被选中的样本做测试，统计它们的预测误差，称为包外误差。这种做法与交叉验证类似。...它是一种非线性模型，其预测函数为分段常数函数。 参考文献 [1] Breiman, Leo. Random Forests.
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...XGBOOST的集成过程 XGBOOST是串行集成的，这是与随机森林的不同之处，详细看下这个过程，期初只有一棵树，后来yi2时，加入进来f2，依次递推，第 t轮的预测模型，等于保留前面 t-1 轮的模型预测...，也就是将上式中的损失loss函数l展开为平方误差的形式。
以随机森林为例来详解: 1随机森林基本原理 随机森林由LeoBreiman（2001）提出，从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练样本集合，然后根据自助样本集生成k个分类树组成随机森林...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。...2随机森林算法过程 1.选取n个数据作为训练数据输入 从训练数据中选取n个数据作为训练数据输入，一般情况下n是远小于整体的训练数据N的，这样就会造成有一部分数据是无法被取到的，这部分数据称为袋外数据，可以使用袋外数据做误差估计...4.得到随机森林 重复第2步和第3步多次，每一次输入数据对应一颗决策树，这样就得到了随机森林，可以用来对预测数据进行决策。...Boosting：每个弱分类器都有相应的权重，对于分类误差小的分类器会有更大的权重。 4并行计算 Bagging：各个预测函数可以并行生成。
集成学习是一种强大的机器学习范式，它通过构建并结合多个学习器来提高预测性能。其中，随机森林、AdaBoost 和 XGBoost 是集成学习领域中著名且广泛应用的方法。...这种级联方式使 AdaBoost 更专注于解决之前未能正确预测的样本，逐步优化预测性能。AdaBoost 充分考虑了每个弱学习器的发言权，不同于随机森林的简单投票或计算平均值。...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）。...随机森林致力于降低模型整体的方差，进而提高预测准确性。随机森林通过增加树的数量和引入随机性来优化模型的表现。没有显式的迭代优化过程。 AdaBoost 使用加权指数损失函数进行优化。...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。
，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为X/O。...优点：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。...对于某棵决策树，由于它的最佳划分特征是随机选择的，因此它的预测结果往往是不准确的，但是多棵决策树组合在一起，就可以达到很好的预测效果。 当ET构建完成，我们也可以应用全部训练样本得到该ET的误差。...因为尽管构建决策树和预测应用的都是同一个训练样本集，但由于最佳划分属性是随机选择的，所以我们仍然会得到完全不同的预测结果，用该预测结果就可以与样本的真实响应值比较，从而得到预测误差。...如果与随机森林相类比的话，在ET中，全部训练样本都是OOB样本，所以计算ET的预测误差，也就是计算这个OOB误差。
通常，运用机器学习模型时，首先需要确定误差函数或者损失函数，通过真实数据和预测数据之间的距离来反映模型的性能。但是误差函数或者损失函数可以说明一切吗？...以随机森林和决策树为例，随机森林方法的性能通常优于决策树，但是决策树具有更好的可解释性。 ? 可解释性 VS 模型性能 如上图所示，可解释性和模型性能呈现反比例关系。...对难以解释的模型增加解释层以对模型进行解释，如随机森林。 接下来以房价预测为例进行 explainable AI 的阐述。...增加解释层（Shapley Values） 决策树虽然能够较为方便地解释结果，但是其预测能力不够强大。往往不能得出最好的预测结果。 使用同样的数据集，用随机森林方法进行预测。...将随机森林和决策树的误差函数进行对比： ? 随机森林方法 VS 决策树方法 可以看出，决策树方法的误差几乎是随机森林方法的两倍。
函数rpart()返回的cptable值中包括不同大小的树对应的预测误差，因此可用于辅助设定最终的树的大小（如图4）。...同时也可以用函数plotcp()画出交叉验证误差与复杂度参数的关系图, 从图像来看，应选择虚线下最左侧cp值对应的树（如图5）。 图4，函数rpart()返回的cptable值。 ?...随机森林 随机森林(random forest)是一种组成式的有监督学习方法。在随机森林中，我们同时生成多个预测模型，并将模型的结果汇总以提升分类准确率。...随机森林的算法涉及对样本单元和变量进行抽样，从而生成大量决策树。对每个样本单元来说，所有决策树依次对其进行分类。所有决策树预测类别中的众数类别即为随机森林所预测的这一样本单元的类别。...在上面的例子中，randomForest包根据传统决策树生成随机森林，而party包中的函数cforest()则可基于条件推断树生成随机森林（当预测变量间高度相关时，基于条件推断树的随机森林可能效果更好
1.什么是随机森林 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。...随机森林的出现是为了解决决策树泛化能力比较弱的特点，因为决策树就有一棵树，它的决策流只有一条， 泛化能力弱。而随机森林就比较好解决了这个问题。 森林我们知道是什么了，那么随机是什么？...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。...criterion 目标函数一共2个，一个是均方误差mean squared error(MSE)，另一个是绝对平均误差MAE（mean absolute error） 1）输入"mse"使用均方误差mean
本文将介绍帮助客户使用R语言软件进行房屋价格预测的几种常见方法，包括回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM、神经网络和支持向量机(SVM)。...然后通过得到的决策树模型进行预测得到误差 random forests 随机森林模型 模型结果 从随机森林模型的结果来看， 一共生成了五百个随机树，房屋价格的方差被解释了76.75% 得到变量，重要性结果...对变量的重要性进行可视化 在得到模型之后，对测试集进行预测，并且得到误差 GBM模型 从模型结果来看，可以得到和决策树随机森林类似的结果。...因此模型拟合较好，所以对测试集进行预测，并且得到误差结果 SVM模型 用svm建立分类模型 使用回归核函数数据进行支持，向量机建模 从结果来看，可以得到它的最优参数以及支持向量的个数124个。...测试误差：随机森林最小，回归次之，其他模型较大。准确度：随机森林最优，但训练复杂。效率：回归模型较高。解释度：决策树模型可解释，神经网络不可解释。其他模型需提高准确度。综上，推荐随机森林预测房屋价格。
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