随机森林

本文首发自 产品经理的人工智能知识库 原文地址：《 一文看懂随机森林 - Random Forest（附 4 个构造步骤+10 个优缺点） 》 随机森林是一种由决策树构成的集成算法，他在很多情况下都能有不错的表现。本文将介绍随机森林的基本概念、4 个构造步骤、4 种方式的对比评测、10 个

雷锋网按：本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 Random forest interpretation with scikit-learn ，作者 ando。翻译 |  汪鹏        校对 | 余杭      整理 |  余杭 在我以前的 一篇文章 中，我讨论了随机森

博主信息：Xavier Amatriain, 前机器学习领域研究员，如今就职于Quora。随机森林相比于梯度提升决策树，主要有以下两个优点：随机森林比梯度提升机更容易训练随机森林比梯度提升机更难过拟合对于第一点来说，随机森林通常只需要设置一个超参数即可：每个节点上随机选取的特征数量。在大多数情况下，将该参数设置为特征总

随机森林在过去几年里得到了蓬勃的发展。它是一种非线性的基于树的模型，往往可以得到准确的结果。但是，随机森林的工作过程大都处于黑箱状态，往往难以解读和完全理解。近日，Pivotal Engineering Journal 网站发表了一篇文章，对随机森林的基础进行了深度解读。该文从随机森林的构造模块决策树谈起，通过生动的图

作者：oschina随机森林是一个高度灵活的机器学习方法，拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险。既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失。也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。随机森林是一个可做能够回归和分类。它具备处理大数据的特性，而且它有助于估计或变量是非常重要的基础数据建模。这是一篇关于

拥有高方差使得决策树（secision tress）在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱。bagging（bootstrap aggregating 的缩写）算法从训练数据的样本中建立复合模型，可以有效降低决策树的方差，但树与树之间有高度关联（并不是理想的树的状态）。随机森林算法（Random forest alg

基于树（Tree based）的学习算法在数据科学竞赛中是相当常见的。这些算法给预测模型赋予了准确性、稳定性以及易解释性。和线性模型不同，它们对非线性关系也能进行很好的映射。常见的基于树的模型有：决策树（decision trees），随机森林（random forest）和提升树（boosted trees）。在本篇

作者：Yujia人脑是一个智能而复杂的机器。这种类比在某些方面是准确的，并且在大脑研究领域中提供了一种方法。我们都知道，人脑可以分为四个部分：额叶、顶叶、颞叶和枕叶。这种划分的其中一个标准是功能性（functionality），或者说该区域负责行使哪种功能。例如，颞叶通常与听觉处理和嗅觉有关，而枕叶通常与视觉信息处理有

文 | Jurgen  译者 | Cup目的用NBA球员的统计数据来预测他们所打的位置。方式决策树和随机森林引言众所周知，篮球队分为大前锋、小前锋、得分后卫、控球后卫和中锋五个位置，虽然现在无位置篮球正在兴起，但是我们还是可以用球员的历史数据来预测它的位置。在这里我们就是要对球员进行一个多分类，方法选用经典的决策树和它

1 新智元编译 来源：yhat.com 作者： yhat译者：刘小芹 　　 新智元启动新一轮大招聘：COO、执行总编、主编、高级编译、主笔、运营总监、客户经理、咨询总监、行政助理等 9 大岗位全面开放。 　　 简历投递：jobs@