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决策树与随机森林
4.2 随机森林 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵决策树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，本质是一种集成学习（Ensemble Learning）方法。 ） 随机森林中的每棵树是怎么生成的呢？ 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（错误率）与两个因素有关： 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。 案例解析 https://zhuanlan.zhihu.com/p/74345351 6.直观解释为什么随机森林胜过决策树？ 两个直观的原因 随机森林由多个单树组成，每个树基于训练数据的随机样本。
1.7K20发布于 2020-06-02 - 来自专栏LhWorld哥陪你聊算法
【机器学习】--决策树和随机森林
一、前述 决策树是一种非线性有监督分类模型，随机森林是一种非线性有监督分类模型。线性分类模型比如说逻辑回归，可能会存在不可分问题，但是非线性分类就不存在。 二、具体原理 ID3算法 1、相关术语 ? K个属性，选择出最佳分割属性作为节点创建决策树； 重复以上两步m次，即建立m棵CART决策树； 这m个CART形成随机森林（样本随机，属性随机），通过投票表决结果决定数据属于那一类。 当数据集很大的时候，我们随机选取数据集的一部分，生成一棵树，重复上述过程，我们可以生成一堆形态各异的树，这些树放在一起就叫森林。 随机森林之所以随机是因为两方面：样本随机+属性随机 ? ? 随机森林的思考： 在随机森林的构建过程中，由于各棵树之间是没有关系的，相对独立的；在构建 的过程中，构建第m棵子树的时候，不会考虑前面的m-1棵树。因此引出提升的算法，对分错的样本加权。 随机森林： package com.bjsxt.rf import org.apache.spark.
1.3K30发布于 2018-09-13 - 来自专栏学习
【机器学习】--- 决策树与随机森林
决策树与随机森林的改进：全面解析与深度优化 决策树和随机森林是机器学习中的经典算法，因其易于理解和使用广泛而备受关注。尽管如此，随着数据集规模和复杂性增加，这些算法的性能可能会遇到瓶颈。 因此，研究决策树与随机森林的改进成为了机器学习领域的一个热点话题。本博客将详细探讨决策树与随机森林的基本原理、其存在的问题以及如何通过多种改进方法提升其性能。 目录 1. 随机森林的基本原理 随机森林是一种集成学习方法，通过生成多个决策树并结合它们的预测结果来提高模型的稳定性和准确性。它通过引入随机性（随机特征选择和数据子采样）来减少过拟合的风险。 X_train, y_train) 4.4 使用极端随机树（Extra Trees） 极端随机树（Extra Trees）是一种与随机森林类似的集成方法，不同之处在于它在选择分割点时使用完全随机的方式， 同时，通过特征重要性改进、极端随机树的引入和并行化处理，可以在提升随机森林性能的同时减少计算资源的消耗。
45810编辑于 2024-09-23 机器学习---决策树与随机森林
@TOC决策树与随机森林的改进：全面解析与深度优化决策树和随机森林是机器学习中的经典算法，因其易于理解和使用广泛而备受关注。尽管如此，随着数据集规模和复杂性增加，这些算法的性能可能会遇到瓶颈。 因此，研究决策树与随机森林的改进成为了机器学习领域的一个热点话题。本博客将详细探讨决策树与随机森林的基本原理、其存在的问题以及如何通过多种改进方法提升其性能。目录1. 随机森林的基本原理随机森林是一种集成学习方法，通过生成多个决策树并结合它们的预测结果来提高模型的稳定性和准确性。它通过引入随机性（随机特征选择和数据子采样）来减少过拟合的风险。 (X\_train, y\_train)4.4 使用极端随机树（Extra Trees）极端随机树（Extra Trees）是一种与随机森林类似的集成方法，不同之处在于它在选择分割点时使用完全随机的方式 同时，通过特征重要性改进、极端随机树的引入和并行化处理，可以在提升随机森林性能的同时减少计算资源的消耗。
55910编辑于 2024-09-20- 来自专栏优雅R
「R」逻辑回归、决策树、随机森林
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。 随机森林的算法涉及对样本单元和变量的抽样，从而生成大量决策树。对每个样本单元来说，所有的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的类别。 假设训练集中共有N个样本单元，M个变量，则随机森林算法如下： 从训练集中随机有放回地抽取N个样本单元，生成大量决策树。 在每一个节点随机地抽取m<M个变量，将其作为分割节点的候选变量。 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。
2.1K30发布于 2020-07-03 - 来自专栏学习
【机器学习】——决策树以及随机森林
决策树算法的改进与集成方法 为了克服传统决策树的局限性，研究人员提出了多种改进和集成方法，如随机森林（Random Forest）、**提升树（Boosting Tree）和梯度提升决策树（Gradient 这些集成方法通过构建多个弱决策树模型并将其组合，大大提升了模型的稳定性和预测能力。 5.1 随机森林（Random Forest） 随机森林是一种基于**袋装法（Bagging）**的集成学习方法。 与单一决策树相比，随机森林具有以下优点： 1.减少过拟合风险：随机森林通过随机采样和特征选择，降低了单一决策树对噪声和异常点的敏感性，从而减小了过拟合的风险。 2.提高模型鲁棒性：每棵树都是独立训练的，模型对单个特征的依赖性较低，鲁棒性较强。 3.重要特征度量：随机森林能够输出特征重要性度量指标，便于选择和优化特征。 它引入了目标编码（Target Encoding）和随机排列的方式来降低类别特征导致的过拟合问题，常用于复杂的分类任务。征，从而导致模型的不稳定性。 6.
2.9K20编辑于 2024-09-29 - 来自专栏全栈程序员必看
决策树算法（Bagging与随机森林）
Bagging算法： 将训练数据集进行N次Bootstrap采样得到N个训练数据子集，对每个子集使用相同的算法分别建立决策树，最终的分类（或回归）结果是N个决策树的结果的多数投票（或平均）。 随机森林： 随机森林是基于Bagging策略的修改算法，样本的选取采用Bootstrap采样，而属性集合也采用Bootstrap采样（不同之处）。 传统决策树在选择划分属性时是在当前结点的属性集合中选择一个最优属性；而在RF中，对每个样本构架决策树时，其每个结点，先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集，然后再从这个子集中选择一个最优属性用于划分
50830编辑于 2022-07-09 - 来自专栏Soul Joy Hub
【Spark Mllib】决策树，随机森林——预测森林植被类型
map( _.toDouble) //init返回除最后一个值外的所有值 val featureVector = Vectors.dense(values.init) //决策树要求 impurity：不纯度的类型，有基尼不纯度——“gini”，熵——“entropy” maxDepth：对层数进行限制，避免过拟合 maxBins：决策规则集，可以理解成是决策树的孩子节点的数量 性能评估 metrics.precision //res7: Double = 0.6934452300468837 决策树调优 val evaluations = for (impurity <- 随机森林 随机森林可以理解将数据集合分成n个子集，然后在每个子集上建立决策树，最后结果是n棵决策树的平均值。 RandomForest.trainClassifier ^ 这里新增的参数有： numTrees：树的数量 featureSubsetStrategy：我们看下
1.7K10发布于 2019-02-13 - 来自专栏小明的博客
随机森林
算法步骤:随机森林由LeoBreiman于2001年提出，它通过自助法（Bootstrap）重采样技术，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，这k个分类树组成随机森林。 新数据的分类结果按各分类树投票多少形成的分数而定。 完全随机的取样方式使得每棵树都有过学习的可能，但是因为数量足够多使得最后的模型过学习的可能性大大降低 随机森林在最后输出时采取的是Majority-voting。 mean decrease impurity 随机森林由多棵决策树构成，决策树的每一个节点都是一个特征的重要条件，一般来说会根据特征所降低的集合的不纯度来衡量节点的重要性（基尼不纯度或者信息增益），当训练决策树的时候 对于一个决策树森林来说，可以算出每个特征平均减少了多少不纯度，并把它平均减少的不纯度作为特征选择的值。这也是所谓的随机森林模型中特征的重要性排序。
1.2K20编辑于 2022-09-06 - 来自专栏懂点编程的数据分析师
随机森林
随机森林简述 随机森林是一种以决策树为基分类器的集成算法，通过组合多棵独立的决策树后根据投票或取均值的方式得到最终预测结果的机器学习方法，往往比单棵树具有更高的准确率和更强的稳定性。 基分类器的生成 随机森林本质上是一种集成算法，由众多的基分类器组成。其中组成随机森林的基分类器是CART树，各棵决策树独立生成且完全分裂，既可以解决分类问题又可以解决回归问题。 随机化 随机森林为了保证较强的抗过拟合和抗噪声能力，在构建每一棵CART决策树的时候采用了行抽样和列抽样的随机化方法。 行抽样 假设训练集的数据行数为 ? ，对于每一棵CART树，我们从 ? ，在通过行采样获取每棵CART树的训练集后，随机森林会随机选取 ? 个特征（ ? ）训练用于每一棵CART树的生成。当 ? 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
1.6K30发布于 2020-06-09 - 来自专栏大数据和机器学习
随机森林
定义 随机森林算法的思想就是通过集成学习和随机的方式将多棵树集成的一种算法，通过多棵树对数据集进行学习训练最后投票选举出最佳的一个最终的输出。这里每一棵树是一颗决策树，也叫作一个分类器。 信息是用来消除随机不确定的东西，在决策树中，一般用一个概率公式来表示： image.png I(X)用来表示随机变量的信息，P(Xi)用来表示xi发生的概率。 还有一点就是随机森林中不像决策树中那样每次选择一个最大特征最为划分下一个子节点的走向。 构建决策树，有了采集的样本集就可以采用一般决策树的构建方法的得到一颗分类的决策树。 优缺点： 优点： 它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择； 由于随机选择样本导致的每次学习决策树使用不同训练集，所以可以一定程度上避免过拟合； 缺点： 随机森林已经被证明在某些噪音较大的分类或回归问题上会过拟合 ； 对于有不同级别的属性的数据，级别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
1.2K70发布于 2019-08-30 - 来自专栏全栈程序员必看
随机森林随机选择特征的方法_随机森林步骤
(随机森林（RandomForest,RF）网格搜索法调参) 摘要：当你读到这篇博客，如果你是大佬你可以选择跳过去，免得耽误时间，如果你和我一样刚刚入门算法调参不久，那么你肯定知道手动调参是多么的低效。 对于scikit-learn这个库我们应该都知道，可以从中导出随机森林分类器（RandomForestClassifier），当然也能导出其他分类器模块，在此不多赘述。 (3) criterion: 即CART树做划分时对特征的评价标准。分类RF对应的CART分类树默认是基尼系数gini,另一个可选择的标准是信息增益。 1.2RF决策树参数 下面我们再来看RF的决策树参数，它要调参的参数基本和GBDT相同，如下: (1) RF划分时考虑的最大特征数max_featu res: 可以使用很多种类型的值，默认是”auto” (2) 决策树最大深度max_depth: 默认可以不输入，如果不输入的话，决策树在建立子树的时候不会限制子树的深度。一般来说，数据少或者特征少的时候可以不管这个值。
2.7K20编辑于 2022-09-27 - 来自专栏常用算法专栏
决策树和随机森林有什么不同
随机森林：由多棵决策树组成，这些决策树之间没有联系。 对于一个新的输入样本，随机森林中的每一棵决策树都会对其进行分类，然后随机森林通过投票（对于分类任务）或平均（对于回归任务）每棵树的输出来决定最终的分类或预测值。 随机森林：在训练过程中，随机森林采用有放回的随机抽样（bootstrap sampling）从原始训练集中生成多个子集，并在每个子集上训练一棵决策树。 然而，单一决策树可能容易过拟合，特别是在处理复杂问题时。 随机森林：通过集成多棵决策树，随机森林通常能够减少过拟合，提高模型的泛化能力。 解释性： 决策树：由于其直观的结构，决策树通常具有较好的解释性，可以清晰地展示决策过程。 随机森林：由于集成了多棵决策树，随机森林的解释性相对较差。
56710编辑于 2025-04-05 - 来自专栏IT编程小知识
随机森林是森林吗？
随机森林的主要思想是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，并通过集成这些决策树的预测结果来达到更准确的分类或回归结果。 随机森林相较于单个决策树具有以下优点：准确性高：随机森林通过多个决策树的集成，可以减少单个决策树的过拟合风险，从而提高整体的准确性。 鲁棒性强：随机森林对于噪声和异常值具有较好的容错能力，因为它的预测结果是基于多个决策树的综合结果。 处理高维数据：随机森林可以处理具有大量特征的数据，而且不需要进行特征选择，因为每个决策树只使用了部分特征。可解释性强：随机森林可以提供每个特征的重要性度量，用于解释模型的预测结果。 然而，随机森林也有一些限制和注意事项：训练时间较长：相比于单个决策树，随机森林的训练时间可能会更长，因为需要构建多个决策树。内存消耗较大：随机森林对于大规模数据集和高维特征可能需要较大的内存存储。
87330编辑于 2023-11-02 - 来自专栏章鱼carl的专栏
随机森林
尽管决策树有剪枝等等方法，随机森林算法的出现能够较好地解决过度拟合问题，解决决策树泛化能力弱的缺点。 由多个决策树构成的森林，算法分类结果由这些决策树投票得到，决策树在生成的过程当中分别在行方向和列方向上添加随机过程，行方向上构建决策树时采用放回抽样得到训练数据，列方向上采用无放回随机抽样得到特征子集（ 随机森林实际上是一种特殊的bagging方法，它将决策树用作bagging中的模型。 最终随机森林的偏差可能会轻微增大，但是由于平均了几个不相关的树的结果，降低了方差，导致最终模型的整体性能更好。 随机森林在bagging的基础上更进一步： 样本的随机：从样本集中用Bootstrap随机选取n个样本 特征的随机：从所有属性中随机选取K个属性，选择最佳分割属性作为节点建立CART决策树（泛化的理解，
76110编辑于 2022-03-31 - 来自专栏常用算法专栏
随机森林与极度随机化树-AI快速进阶系列
简介 在本教程中，我们将回顾随机森林 （RF） 和极端随机树 （ET）：它们是什么、它们的结构以及它们有何不同。 2. 定义 随机森林和极端随机树属于一类称为集成学习算法的算法。 接下来，让我们详细看看随机森林和极端随机树。 3. 随机森林 当我们谈论随机森林时，我们指的是由多个决策树组成的学习算法。随机森林在训练期间针对训练数据的不同子集构建多个决策树（一个森林）。 例如，让我们考虑一个包含六棵树的 RF 分类任务。假设其中五棵树预测类 0。根据多数投票，最终类被分配为 0： 3.1. 优点和缺点 随机森林是健壮的，在回归和分类任务上都运行良好。 这是决策树中节点随机拆分的结果，因此算法不受数据集中某些特征或模式的严重影响。 4.2. 应用程序 同样，我们可以将额外树应用于分类和回归任务，如随机森林。在某些情况下，额外树也用于功能选择。 结论 在本教程中，我们回顾了随机森林和极端随机树。随机森林在数据的自举子集上构建多个决策树，而额外树算法在整个数据集上构建多个决策树。此外，RF 选择要拆分的最佳节点，而 ET 随机化节点拆分。
43610编辑于 2025-04-05 - 来自专栏素质云笔记
R语言︱决策树族——随机森林算法
3、每棵树最大限度地生长， 不做任何剪裁 4、将生成的多棵树组成随机森林， 用随机森林对新的数据进行分类， 分类结果按树分类器投票多少而定。 1.3 随机森林与SVM的比较 （1）不需要调节过多的参数，因为随机森林只需要调节树的数量，而且树的数量一般是越多越好，而其他机器学习算法，比如SVM，有非常多超参数需要调整，如选择最合适的核函数，正则惩罚等 相反，决策树与随机深林则可以毫无压力解决多类问题。 （3）比较容易入手实践。随机森林在训练模型上要更为简单。你很容易可以得到一个又好且具鲁棒性的模型。随机森林模型的复杂度与训练样本和树成正比。 决策树+bagging=随机森林 1.7 随机森林不会发生过拟合的原因 在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意-采样与完全分裂。 1.8 随机森林与梯度提升树（GBDT）区别 随机森林：决策树+bagging=随机森林 梯度提升树：决策树Boosting=GBDT 两者区别在于bagging boosting之间的区别，可见:
4.2K42发布于 2019-05-27 - 来自专栏机器学习原理
机器学习（12）——随机森林集成学习随机森林
，所谓的随机森林，重点要理解“随机”这两个关键字，表现为以下两个方面： （1）数据的随机性化 （2）待选特征的随机化 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。 数据的随机化：使得随机森林中的决策树更普遍化一点，适合更多的场景。 然后统计子决策树的投票结果，得到最终的分类 就是 随机森林的输出结果。 m个决策树形成随机森林,通过投票表决结果决定数据属于那一类 注意：（有放回的准确率在：70% 以上， 无放回的准确率在：60% 以上） 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 7.比较不同树的数量和不同深度下对模型的影响 # 比较不同树数目、树最大深度的情况下随机森林的正确率 # 一般情况下，初始的随机森林树个数是100，深度1，如果需要我们再进行优化操作 x_train2,
3.1K60发布于 2018-04-27 - 来自专栏Coder的技术之路
随机森林RandomForest
唯独随机森林，在适用性和可用性上都表现出相当不错的效果。 正好，最近在和这个有关的东西，就mark一下。 ---- 随机森林是以决策树为基础的，对于决策树的ID3 ，C4.5大家应该都耳熟能详，用信息增益率代替信息增益，解决属性偏向问题等等点就不在赘述，如果以后再有机会研究决策树，应该会重点关注决策树的初始数据降噪 随机森林对数据集在行方向上采用放回抽样（bootstraping重复抽样的统计方法）得到训练数据，列方向上采用无放回随机抽样得到特征子集，下图为spark mllib包中随机森林抽样源码： ? 随机森林的最终结果，采取投票方式产生，选择出现次数多的结果作为最终的预测结果： ? ，咱没有涉及到这方面的问题，可以参考ibm社区的随机森林实现一文，提出的数据存储，切分点抽样，逐层训练等几个优化点，有兴趣的同学们可以参考一下。
66030发布于 2021-05-14 - 来自专栏量化投资与机器学习
【量化投资策略探讨】决策树和随机森林
虽然决策树能够很好的处理数据的异常值，使得极端值不会影响整个模型的构建结果，但是同样的，决策树容易出现过度拟合现象，无法正确处理噪声数值。于是，我们需要随机森林算法来改善。 随机森林 “森林”即指大量的决策“树”组成了森林。 随机森林的想法来自于bootstrap aggregating (缩写为 bagging）；即让该学习算法训练多轮，每轮的训练集由从初始的训练集中随机取出的n个训练样本组成，某个初始训练样本在某轮训练集中可以出现多次或根本不出现 随机森林（Random Forest）的算法： For b=1 to B; (a) 从训练样本总数为N中随机抽取样本 Z个 (b) 以下列三个标准来建立一棵随机森林的树 T_b，直到树的高度达到h i. （图片来源：Elements of statistics 第15章) 总结 在量化中实现随机森林算法时，建议在决策树的建立时，可以使用python的sklearn。
2.3K50发布于 2018-01-29
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