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通俗易懂理解随机森林算法,R语言实现及计算变量重要性评分
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一、 随机森林 定义 随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过建立多个决策树来进行预测。每个决策树都是由 不同的样本和特征随机抽取 得到的,然后这些决策树的结果通过 投票 的方式得到最终的预测结果。 方法 1) 随机选择样本 :从原始数据集中随机选择一定数量的样本进行训练。 2) 随机选择特征 :从原始数据集中随机选择一定数量的特征作为训练数据,每个决策树的特征选择不同。 3) 建立决策树:使用随机选择的样本和特征来 训练 决策树。 4) 重复步骤 1-3:重复以上步骤建立 多个决策树 。 5) 投票:将每个决策树的预测结果进行投票,得到最终的预测结果 。 (随机森林的 投票机制 是指,当一个新数据点需要被分类时,每个决策树都会给出自己的分类结果,然后通过多数表决的方式来确定最终的分类结果。在变量筛选的过程中,我们可以根据每个变量在随机森林中被选中的频率,来判断它对模型的重要性。 优点 1) 可以处理 高维度 的数据 和 大型数据集 。 2) 具有 很好的准确性 和 稳定性 。 3) 能够处理 不平衡 的数据集。 缺点 1) 随机森林可能会 过度拟合 ,特别是当 数据集过小 或噪声较大时。 2) 随机森林的 训练时间较长 ,特别是当决策树较多时。
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