集成学习

随机森林以决策树为基础，属于集成学习方法，所以应先了解集成学习。

通俗地讲，集成学习就是利用集体的智慧做决策。使用集成学习的方法可以将多个模型相结合，提升模型的泛化性能，降低决策的风险。与单一模型相比，集成学习通常会产生更准确、更稳定的预测结果。集成学习首先需要有多个模型，每个模型作为个体学习器，然后通过结合模块进行输出，如图所示：

根据个体学习器的生成方式，集成学习可以分为两大类：一类是Bagging，个体学习器之间可以同时生成（并行），没有前后依赖关系；另一类是Boosting，个体学习器必须依次生成（串行），存在前后依赖关系。

对于分类任务的模型融合，集成学习一般采用多数表决的方法决定最终的输出；而对于回归任务，则可以取每个模型预测结果的均值作为最终的输出

Bagging

Bagging 是由 Bootstrap Aggregating 的缩写而来。首先对原数据集进行有放回地随机采样（Bootstrap Sampling），然后使用采样的数据集训练个体学习器，最后将这些个体学习器相结合。具体来说，若原数据集有 mmm 个样本，则有放回地采样出 TTT 个大小为 mmm 的训练集用于训练个体学习器

第十三课.Bagging集成学习相关推荐

集成学习-Bagging集成学习算法随机森林（Random Forest）
随机森林算法属性随机森林顾名思义,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.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 ...
机器学习集成模型学习——Bagging集成学习（三）
Bagging bagging的集成方式是: 用1个模型(元模型) 然后将这个元模型分成多个相同模型,每个模型使用训练集的一部分进行训练,得到多个基模型最后测试时分别跑每个模型,平均结果得出这个集成 ...
监督学习 | 集成学习之Bagging、随机森林及Sklearn实现
文章目录集成学习 1. 投票分类器 1.1 硬投票法 1.2 软投票法 2. Bagging & Pasting 2.1 包外评估 2.2 Random Patches 和随机子空间 3. ...
集成学习-bagging
bagging集成学习中最为经典的算法之一. Bagging算法的基本思想是:自助采样和投票表决 Bagging就是,有放回采样m个样本,这件事进行T(T一般是奇数)次,这样就得到了T个不相同的训练集 ...
集成学习（随机森林）
目录一.集成学习概念二.Bagging集成原理三.随机森林四.例子(商品分类) 一.集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型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 ...
机器学习之集成学习（实验记录）
集成学习实验任务一.实验目标二.实验内容三.实验任务及步骤四.实验总结一.实验目标了解集成学习的基本结构.训练方法.实现方法,并通过随机森林与Adaboost算法加深理解. 二.实验内容 ...
机器学习—集成学习（ensemble learning）
一.集成学习集成学习是将多个弱机器学习器结合,构建一个有较强性能的机器学习器的方法,也就是通过构建并合并多个学习器来完成学习任务,其中构成集成学习的弱学习器称为基学习器.基估计器. 1.根据集成学习 ...
【树模型与集成学习】(task8)阶段性总结（更新ing）
学习总结作业需要继续补! task1学习决策树基础,根据评价标准为信息增益.信息增益比.基尼指数分别分为ID3树,C4.5树和CART树 task2学习cart的分类和回归代码 task3基于偏差和 ...
机器学习模型调优方法（过拟合、欠拟合、泛化误差、集成学习）
机器学习模型调优方法过拟合和欠拟合降低过拟合风险的方法降低欠拟合风险的方法泛化误差.偏差和方差泛化误差偏差和误差模型评估 Holdout检验交叉检验自助法集成学习 Boosting ...

第十三课.Bagging集成学习

集成学习

Bagging

第十三课.Bagging集成学习相关推荐

最新文章

热门文章