②机器学习分类算法之随机森林(集成学习算法)
如何调参对于随机森林如何调参,这里给出一些好的建议,如果你是网格搜索,而且是那种毫无规则的网格搜索,那么模型跑个三天三夜也未必有结果,此外,你的机器可能没有这么好的配置,根本跑不动!在下图中,我们可以看到这些参数对Random Forest整体模型性能的影响:...
①机器学习分类算法之随机森林(集成学习算法)
什么是集成学习?定义:本身并不是一个单独的机器学习算法,而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务,以达到获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。高端点的说叫“博彩众长”,庸俗的说叫“三个臭皮匠,顶个诸葛亮”。思路:在对新的实例进行分类的时候,把若干个单个分类器集成起来&...
一张图介绍机器学习中的集成学习算法
集成学习算法的三大派系所谓集成学习,顾名思义,就是集成多个基学习器的结果,采用一定的融合机制得到一个更为精准和稳定的结果。这其中,隐藏一个重要条件是:多个基学习器的学习结果要存在差异性,否则如果基学习器结果完全相同则无论用何种融合策略都得不到更好的集成结果。按照对多个基学习器集成策略和融合机制的不同...
ML之回归预测:利用Lasso、ElasticNet、GBDT等算法构建集成学习算法AvgModelsR对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行回归预测(模型评估、模型推理)
利用Lasso、ElasticNet、GBDT等算法构建集成学习算法AvgModelsR对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行回归预测(模型评估、模型推理)1、数据集基本信息 (3000, 13) 13 3000 total_price &...
04 集成学习 - Boosting - AdaBoost算法构建
03 集成学习 - Boosting - AdaBoost算法原理 十、AdaBoost算法构建 上一章最后说明了每个基模型的权值α是如何求得的,于是我就可以对模型进行更新操作了。 构建过程一 1、假设数据集: T={(X1,Y1),(X2,Y2),...(Xn,Yn)} 2、初始化训练数据权重分布...
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