简述数据挖掘中随机森林算法的原理,优点和主要参数
随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。随机森林是一种集成算法（EnsembleLearning），它属于Bagging类型，通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或取均值，使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由LeoBreiman和AdeleCutler提出，并被注册成了商标。它的工作原理主要是生成多个分类器或者模型，各自独立地学习和作出预测。随机森林是由多棵决策树构成的。对于每棵树，他们使用的训练集是采用放回的方式从总的训练集中采样出来的。
详细论述随机森林算法
您好，这个问题我来回答:随机森林(Random Forest)是一种用于分类、回归和特征选择的集成学习方法。它的主要特点是在决策树的基础上，通过随机选择特征和样本来构建多个决策树，再将多个决策树的结果进行统计，从而提高分类和回归的准确性。随机森林算法的步骤如下：1. 随机抽取样本：从训练集中随机选择一部分样本，用于构建每个决策树。2. 随机选择特征：从所有特征中随机选择一部分特征，用于构建每个决策树。3. 构建决策树：按照通常的决策树构建过程，使用上述样本和特征构建每个决策树。4. 统计结果：将多个决策树的结果进行统计，用于最终的分类或回归结果。随机森林的优点有：1. 可以处理高维数据，对缺失值和异常值具有很好的鲁棒性。2. 可以评估特征的重要性，用于特征选择。3. 可以处理大规模数据。4. 具有较高的准确率。5. 可以并行处理。随机森林的缺点有：1. 对于噪声数据和类别不平衡的数据集，表现可能不佳。2. 训练时需要较多的时间和计算资源。总体来说，随机森林是一种非常有效的机器学习算法，适用于大规模的分类和回归问题。【摘要】
详细论述随机森林算法【提问】
您好，这个问题我来回答:随机森林(Random Forest)是一种用于分类、回归和特征选择的集成学习方法。它的主要特点是在决策树的基础上，通过随机选择特征和样本来构建多个决策树，再将多个决策树的结果进行统计，从而提高分类和回归的准确性。随机森林算法的步骤如下：1. 随机抽取样本：从训练集中随机选择一部分样本，用于构建每个决策树。2. 随机选择特征：从所有特征中随机选择一部分特征，用于构建每个决策树。3. 构建决策树：按照通常的决策树构建过程，使用上述样本和特征构建每个决策树。4. 统计结果：将多个决策树的结果进行统计，用于最终的分类或回归结果。随机森林的优点有：1. 可以处理高维数据，对缺失值和异常值具有很好的鲁棒性。2. 可以评估特征的重要性，用于特征选择。3. 可以处理大规模数据。4. 具有较高的准确率。5. 可以并行处理。随机森林的缺点有：1. 对于噪声数据和类别不平衡的数据集，表现可能不佳。2. 训练时需要较多的时间和计算资源。总体来说，随机森林是一种非常有效的机器学习算法，适用于大规模的分类和回归问题。【回答】
你讲得真棒！可否详细说一下【提问】
随机森林是大家在接触机器学习中大概率第一个接触的算法，随机森林有着比其它算法更多的优势，因为足够简单，足够通俗易懂，可以说是决策树的增强版，或者说不用操心结果，大家(决策树)投票表决结果。在国内外越来越多的大数据竞赛，比如阿里巴巴天池大数据竞赛，很多算法采用的都是随机森林。由此可以看出来随机森林的重要性可见一斑。什么是随机森林？随机森林，从名字上就可以看出来，他是一个群体，是一个成百上千棵决策树的群体。他的本质属于机器学习中的一大群体，集成学习。随机森林重点在于随机与森林，森林之前说了，那么随机是什么呢？大家只要接触过决策树，就知道决策树是一个分类算法，说白了就是一个分类器。随机森林就是多棵决策树聚合而成，你向随机森林传入一个结果，那么，N棵树就有N个结果，每一个结果就是都是一票，相同的结果票数+1，最后输出的结果，我们选取一个投票信息最多的结果输出，这是从一个比较宏观的角度上来解释。其实这也是一个Bagging中的一种方法。ps:很多博主都说是Bagging的思想，问了几个大牛。他们说都是，随机森林就是bagging算法，也就是装袋算法的比较经典的一种算法。实现过程随机森林都能干啥？这是一个比较全能的算法，基本没他不能干的。如何实现随机森林A - 从训练数据中选取n个数据作为训练数据的输入，一般情况下n是远远小于整体的训练数据N，这样就会造成有一部分数据是无法被去到的，这部分数据被称为袋外数据，可以使用袋外数据做误差分析。B - 选取输入的训练数据后，构建决策树（方法：每一个分裂节点从整体的特征集M中选取m个特征构建，一般情况下m远小于M，通常是log2或者sqrt的数量），从这m个属性中根据某种策略（如gini减少或信息增益等）确定分裂属性。C - 重复b步骤，直到不能分裂或达到我们设定的阈值（如叶子结点树或的树的深度），此时建立了一个决策树D - 重复上面的a,b,c步骤，直到达到预定树的颗数为止。随机森林算法的注意点在构建决策树的过程【回答】
12-分类算法-决策树、随机森林
决策树 生活中的决策树模型： 显然：判断依据的重要性从前往后越来越小 信息的度量和作用 在不知道任何信息的情况下猜测32支球队中的冠军：如果用二分法，需要猜5次，即需要的代价为5bit，这个5bit我们称之为信息熵（H） 5 = -(1/32log(1/32) + 1/32log(1/32) + ... + 1/32log(1/32)) 公式：概率log概率 之和 如果我们知道了一些球队的信息，需要的代价会小于5bit 5 > -(1/4log(1/32) + 1/8log(1/32) + ... + 1/24log(1/32)) 信息熵越大(比如，当每个球队的夺冠几率相等)，不确定性越大 结合决策数，之所以我们先对某些条件进行判断，是因为能够减少我们更多的不确定性 决策树的划分依据——信息增益 信息增益：当得知一个条件之后，减少的信息熵的大小 决策树的api 在泰坦尼克号和titanic2数据帧描述泰坦尼克号上的个别乘客的生存状态。在泰坦尼克号的数据帧不包含从剧组信息，但它确实包含了乘客的一半的实际年龄。关于泰坦尼克号旅客的数据的主要来源是百科全书Titanica。这里使用的数据集是由各种研究人员开始的。其中包括许多研究人员创建的旅客名单，由Michael A. Findlay编辑。 我们提取的数据集中的特征是票的类别，存活，乘坐班，年龄，登陆，home.dest，房间，票，船和性别。乘坐班是指乘客班（1，2，3），是社会经济阶层的代表。 其中age数据存在缺失。 决策树部分图例： 决策树的优缺点以及改进 优点： 缺点： 改进： 集成学习方法 集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是 生成多个分类器/模型 ，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。 随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 随机森林建立多个决策树的过程： ps：为什么要随机抽样？避免每颗树的训练集的一样，那么最终训练出的上面的分类结果也是完全一样的 随机森林案例： 随机森林的优点： 随机森林几乎没有缺点
决策树与随机森林——原理篇（二）
第一篇我们主要关注了根结点及内部结点的选择 第二篇主要关注如何处理“过拟合”现象 参考 个性化 与 泛化 是一个相互矛盾概念，就像个体化诊疗与指南的矛盾一样。 决策树对训练数据可以得到很低的错误率，但是运用到测试数据上却得到非常高的错误率，这就是“过拟合现象”。 具体解释如下：对于决策树，我们希望每个叶子节点分的都是正确的答案，所以在不加限制的情况下，决策树倾向于把每个叶子节点单纯化，那如何最单纯呢？极端情况下，就是每个叶子节点只有一个样本，那这样，这个模型在建模集的准确率就非常高了。但是，这又带来了一个问题——过拟合，这会导致该模型在建模集效果显著，但是验证集表现不佳。 这可能有以下几个原因： 1、训练集里面有噪音数据，干扰了正常数据的分支 2、训练集不具有特征性 3、特征太多 使用信息增益来种树时，为了得到最优的决策树，算法会不惜带价倾向于将熵值降为最小（可能的话甚至为0），这颗树会显得非常的冗杂。 通过限制复杂度参数（complexity parameter），抓主要矛盾，来防止模型的过拟合。具体的计算过程可以参考，这里我直接引用 剪枝（pruning）则是决策树算法对付过拟合的主要手段，剪枝的策略有两种如下： 定义：预剪枝就是在构造决策树的过程中，先对每个结点在划分前进行估计，如果当前结点的划分不能带来决策树模型泛化性能的提升，则不对当前结点进行划分并且将当前结点标记为叶结点。 相比于预剪枝，后剪枝往往应用更加广泛，