标签:随机森林

数据挖掘

随机森林进行特征重要性度量的详细说明

来自 宋兵乙的博客 特征选择方法中,有一种方法是利用随机森林,进行特征的重要性度量,选择重要性较高的特征。下面对如何计算重要性进行说明。 1 特征重要性​度量 计算某个特征X的重要性时,具体步骤如下: 1)对每一颗决策树,选择相应的袋外数据...

数据挖掘

轻松看懂机器学习十大常用算法

来自 网络 通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码,没有复杂的理论推导,仅是图解,介绍这些算法是什么以及如何应用(例子主要是分类问题)。以后有机会再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻...

数据挖掘

集成学习方法

集成学习是机器学习算法中非常强大的工具,有人把它称为机器学习中的“屠龙刀”,非常万能且有效,在各大机器学习、数据挖掘竞赛中使用非常广泛。它的思想非常简单,集合多个模型的能力,达到“三个臭皮匠,赛过诸葛亮”的效果。集成学习中概念是很容易理解的...

数据挖掘

机器学习 刀光剑影 之屠龙刀

机器学习是一个大武林,这里面江湖人士颇多,“发明”出来的算法兵器也是五花八门,浩瀚如海,足够你数上三天两夜了。然而,这些兵器行走江湖能用的不多,真正无敌的更是屈指可数,或许只有屠龙刀倚天剑了。正如江湖传言:武林至尊,宝刀屠龙,号令天下,莫敢...

R

R语言︱决策树族——随机森林算法

来自 http://m.blog.csdn.net/article/details?id=51308061 笔者寄语:有一篇《有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向量机?》(作者Bio:SebastianRaschka)中提到,在日常机...

R

R语言之-caret包应用

http://xccds1977.blogspot.hk/2011/09/caret.html 说明:图形只是小编后期加的,跟文字描述并不一致,仅供参考。 caret包应用之一:数据预处理 在进行数据挖掘时,我们会用到R中的很多扩展包,各自...

R

现代分类方法在医学诊断中的应用——基于R的实现

1.引言 随着统计科学的日益发展,其对其他学科的渗透作用日益增强,数据分析方法在医学、生物学、社会学等各个学科中得到了广泛的应用,本文试图对收集到的某个临床医学数据运用决策树、神经网络、支持向量机、随机森林等各种现代分类方法进行分析,以佐证...