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机器学习算法（9）——集成技术（Bagging——随机森林分类器和回归）
AI大视野
领域专家: 人工智能技术领域
2023-12-10 09:54:55
机器学习算法（9）——集成技术（Bagging——随机森林分类器和回归）-CSDN博客
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机器学习——基于B
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集成
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随机森林
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随机森林
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分类
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回归
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随机森林
分类
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引入 “三个臭皮匠赛过诸葛亮”——弱
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。 Q1.什么是
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顾名思义就是一片森林，其中有各种各样的树，其实，
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是基于决策树构成的，一片森林中的每一颗树就是一个决策树。想了解决策树算法详情请戳☞决策树原理及其实现☜ Q2.为什么叫
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？
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中“随机”一词主要在于两点：“随机”取样；“随机”抽取特征。 了解以上两点，我们先从
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学习入手：
集成
学习的标准定义是：在原始数据上构建多个
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，然后在分类未知样
机器学习算法
05 ——
集成
学习(B
agg
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、
随机森林
、Boost
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、AdaBost、GBDT)
文章目录系列文章1
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学习算法介绍2 B
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和
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2.1 B
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原理2.2
随机森林
2.3 包外估计2.4
随机森林
API3 案例：奥拓产品分类3.1 背景介绍3.2 数据集介绍3.3 评分标准3.4 实现过程4 Boost
ing
介绍4.1 什么是Boost
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4.2 实现过程4.3 B
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和Boost
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的区别5 AdaBost5.1 构成过程细节5.2 AdaBost API介绍6 GBDT介绍6.1 Decision Tree**：**CART
回归
树6
机器学习sklearn19.0——
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学习——b
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算法
一、b
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策略 二、
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是机器学习领域最常用的算法之一，其算法构筑过程非常简单：从提供的数据中随机抽样出不同的子集，用于建立多棵不同的决策树，并按照B
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的规则对单棵决策树的结果进行
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（
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则平均，分类则少数服从多数）。因此在
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回归
器的参数当中，有数个关于数据随机抽样的参数。决策树的可以完美学习训练集上的内容，达到RMSE=0的程度。
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从事图像处理和人工智能十年以上，从事人工智能教学7年以上；擅长数学，能熟练应用泛函分析、随机过程、逼近论、射影几何等数学理论。
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从事图像处理和人工智能十年以上，从事人工智能教学7年以上；擅长数学，能熟练应用泛函分析、随机过程、逼近论、射影几何等数学理论。
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