隨機森林演算法原理

1. 隨機森林演算法問題！！！過擬合什麼情況下會發生呢

隨機森林 比adaboost 好 隨機森林的優點有: 1. 對於很多種資料，它可以產生高准確度的分類器。 2. 它可以處理大量的輸入變數。 3. 它可以在決定類別時，評估變數的重要性。 4. 在建造森林時，它可以在內部對於一般化後的誤差產生不偏差的估計。 ...
2015-08-24 回答者: 皇族龍哥之父 1個回答 1

2. 集成學習隨機森林演算法問題！求大神指教！！！謝謝Thanks♪(･ω･)ﾉ！

為什麼在某些噪音比較大的樣本集上，RF的模型容易陷入過擬合？ 這是為什麼呢？麻煩幫忙解釋一下，謝謝啦Thanks♪(･ω･)ﾉ！

3. 隨機森林演算法怎麼提高預測數據的准確率

不了解什麼是隨機森林。感覺應該是一種演算法。如果做計算機視覺建議你用OpenCV,R語言主要用在統計分析、機器學習領域。你找幾篇這方面的文獻看看別人跟你做類似課題時是用C++還是R。

4. 隨機森林演算法可以結合十折十次交叉驗證嗎

隨機森林是bagging的一種實現，這種集成方法可以進行包外估計並輸出包外誤差。包外誤差即可看做泛化誤差的無偏估計，因此隨機森林演算法在實現過程中可是省掉驗證集，直接用包外誤差估計泛化誤差。

5. 隨機森林演算法是什麼

隨機森林是一種比較新的機器學習模型。

經典的機器學習模型是神經網路，有半個多世紀的歷史了。神經網路預測精確，但是計算量很大。上世紀八十年代Breiman等人發明分類樹的演算法（Breiman et al. 1984），通過反復二分數據進行分類或回歸，計算量大大降低。

2001年Breiman把分類樹組合成隨機森林（Breiman 2001a），即在變數（列）的使用和數據（行）的使用上進行隨機化，生成很多分類樹，再匯總分類樹的結果。隨機森林在運算量沒有顯著提高的前提下提高了預測精度。

隨機森林對多元共線性不敏感，結果對缺失數據和非平衡的數據比較穩健，可以很好地預測多達幾千個解釋變數的作用（Breiman 2001b），被譽為當前最好的演算法之一（Iverson et al. 2008）。

隨機森林優點：

隨機森林是一個最近比較火的演算法，它有很多的優點：

a、在數據集上表現良好，兩個隨機性的引入，使得隨機森林不容易陷入過擬合。

b、在當前的很多數據集上，相對其他演算法有著很大的優勢，兩個隨機性的引入，使得隨機森林具有很好的抗雜訊能力。

c、它能夠處理很高維度（feature很多）的數據，並且不用做特徵選擇，對數據集的適應能力強：既能處理離散型數據，也能處理連續型數據，數據集無需規范化。

6. 隨機森林的學習演算法

根據下列演算法而建造每棵樹：
1. 用 N 來表示訓練例子的個數，M表示變數的數目。
2. 我們會被告知一個數 m ，被用來決定當在一個節點上做決定時，會使用到多少個變數。m應小於M
3. 從N個訓練案例中以可重復取樣的方式，取樣N次，形成一組訓練集（即bootstrap取樣）。並使用這棵樹來對剩餘預測其類別，並評估其誤差。
4. 對於每一個節點，隨機選擇m個基於此點上的變數。根據這 m 個變數，計算其最佳的分割方式。
5. 每棵樹都會完整成長而不會剪枝（Pruning）（這有可能在建完一棵正常樹狀分類器後會被採用）。

7. 我想知道隨機聚類森林演算法和隨機森林演算法有什麼不同，希望大家可以幫助我，謝謝。

通常隨機森林聚類演算法指代的是語義紋元森林，而隨機森林演算法是通常理解的基於決策樹的組合分類器演算法

8. 為什麼隨機森林演算法一定會帶來性能提升

隨機森林是一種集成分類器,對影響隨機森林性能的參數進行了分析,結果表明隨機森林中樹的數量對隨機森林的性能影響至關重要。對樹的數量的確定方法以及隨機森林性能指標的評價方法進行了研究與總結。以分類精度為評價方法,利用UCI數據集對隨機森

9. 隨機森林演算法是什麼

隨機森林指的是利用多棵樹對樣本進行訓練並預測的一種分類器。該分類器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，並被注冊成了商標。

在機器學習中，隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器， 並且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的眾數而定。 Leo Breiman和Adele Cutler發展出推論出隨機森林的演算法。 而 "Random Forests" 是他們的商標。

這個術語是1995年由貝爾實驗室的Tin Kam Ho所提出的隨機決策森林（random decision forests）而來的。

這個方法則是結合 Breimans 的 "Bootstrap aggregating" 想法和 Ho 的"random subspace method"以建造決策樹的集合。

學習演算法

根據下列演算法而建造每棵樹：

1、 用N來表示訓練用例（樣本）的個數，M表示特徵數目。

2、 輸入特徵數目m，用於確定決策樹上一個節點的決策結果；其中m應遠小於M。

3、 從N個訓練用例（樣本）中以有放回抽樣的方式，取樣N次，形成一個訓練集（即bootstrap取樣），並用未抽到的用例（樣本）作預測，評估其誤差。

4、 對於每一個節點，隨機選擇m個特徵，決策樹上每個節點的決定都是基於這些特徵確定的。根據這m個特徵，計算其最佳的分裂方式。

5、 每棵樹都會完整成長而不會剪枝，這有可能在建完一棵正常樹狀分類器後會被採用）。

(9)隨機森林演算法原理擴展閱讀：

基於隨機森林的非監督學習

作為構建的一部分，隨機森林預測器自然會導致觀測值之間的不相似性度量。還可以定義未標記數據之間的隨機森林差異度量：其思想是構造一個隨機森林預測器，將「觀測」數據與適當生成的合成數據區分開來。

觀察到的數據是原始的未標記數據，合成數據是從參考分布中提取的。隨機森林的不相似性度量之所以吸引人，是因為它能很好地處理混合變數類型，對輸入變數的單調變換是不敏感的，而且在存在異常值的情況下度量結果依然可靠。

由於其固有變數的選擇，隨機森林不相似性很容易處理大量的半連續變數。