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r 随机森林分析自助样本,100个样本能做随机森林吗

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随机 森林不适合小样本数量有 。替换测试的原理在随机森林随机森林替换的原理是用多个树对进行训练和预测样本，根据相关公开资料可知随机 森林是一个随机、森林形式的决策树 ， 里面有很多决策树 ， 衍生知识点:权重的应用随机 森林(用于增加小的识别概率样本，从而提高整体分类准确率)随机/Cart树 。
1、Datamining如何处理 分析数据数据挖掘1的定义 。技术定义及含义数据挖掘是从大量不完整的、有噪声的、模糊的实际应用数据中提取隐藏的、但潜在有用的信息和知识的过程，随机 。这个定义包括几层意思:数据源必须真实、丰富、有噪声；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识应该是可接受的、可理解的、适用的；它不要求发现普遍知识，只支持特定的发现问题 。
什么是知识？从广义上讲，数据和信息也是知识的形式，但人们把概念、规则、模式、规律和约束看作知识 。人们将数据视为知识的来源，就像从矿石中采矿或淘金一样 。原始数据可以是结构化的，例如关系数据库中的数据；它也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构数据 。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；它可以是演绎的 ， 也可以是归纳的 。
2、 随机 森林调参尝试和总结和真实数据结果随机森林的基础这里就不详细讲了 ， 主要讲参数调整的实践和我自己的经验，以便更好的理解模型和数据 。调整树深度(maxDepth)、最小叶节点数样本number(min instances)、树数(numTrees)和最小信息增益(minimum information gain)，比较训练集和测试集的AUC 。评价标准是训练集的AUC不能太高，因为找到了- 。
3、决策树与 随机 森林——原理篇(二【r 随机森林分析自助样本,100个样本能做随机森林吗】第一篇文章重点介绍了根节点和内部节点的选择 。第二篇文章重点是如何处理“过拟合”现象 。参考个性化和通用化是矛盾的概念，就像个体化诊疗和指导的矛盾一样 。决策树对训练数据可以得到很低的错误率 ， 但应用于测试数据时会得到非常高的错误率 ， 这就是“过拟合现象” 。具体解释如下:对于决策树，我们希望每个叶节点都得到正确答案，所以决策树倾向于无限制地简化每个叶节点 。怎么可能是最简单的？
但这又带来了另一个过拟合的问题，会导致模型在建模集合中效果明显，而在验证集合中表现不佳 。这可能有几个原因:1 。训练集中存在噪声数据 ， 干扰正常数据的分支；2.训练集没有特征；3.特点太多了 。在用信息增益种一棵树的时候 ， 为了得到最优的决策树，算法会毫不犹豫地把熵值降到最小(可能的话甚至是0)，树会显得很冗杂 。通过限制复杂度参数，抓住主要矛盾，可以防止模型的过拟合 。
4、 随机 森林中的置换检验的原理随机森林替换原理是用多棵树训练预测样本 。根据相关公开资料可知随机 森林是一个随机、森林形式的决策树，里面有很多决策树 。得到森林后，当一个新的输入样本进入时，让森林中的每一棵决策树分别做出判断，看看这个样本应该属于哪一类，再看看是哪一类 。
5、特征筛选( 随机 森林随机森林可以衡量每个特征的重要性，我们可以根据这个重要性指数选择最重要的特征 。Sklearn已经用随机 森林实现了特征重要性的评估 。对随机 森林模型进行训练后，直接调用feature_importances属性就可以得到每个特征的重要性 。一般情况下，数据集中有上百个特征，需要选择对结果影响较大的特征进行进一步建模 。相关方法有:主成分分析、套索等 。这里我们介绍通过随机-3/过滤 。
贡献的衡量指标包括基尼系数(gini)和OOB误差率作为评价指标 。衍生知识点:权重的应用随机 森林(用于增加小的识别概率样本 ， 从而提高整体分类准确率)随机/Cart树 。也就是给小班更大的惩罚 。
6、 随机 森林不适合小 样本量吗合适 。随机 森林已经被证明是一种高效的分类和特征选择方法，虽然参数的设置对结果影响不大，但是合适的参数可以使分类器得到理想的结果 。针对癌症研究中小样本不平衡数据的分类和特征选择，研究了随机-3/的中间类权重的设置，以便比较不同类权重下的特征 。

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