bagging和随机森林1
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更新于2022-08-03
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Bagging 和随机森林算法
Bagging(Bootstrap Aggregating)和随机森林(Random Forest)是两种常用的机器学习算法,它们都是集成学习的方法,旨在提高模型的泛化性能和鲁棒性。
Bagging 算法
Bagging 算法的主要思想是将多个基学习器组合起来,以提高模型的泛化性能。为了实现这一点,Bagging 算法使用 Bootstrap 采样技术对训练数据进行采样,每次采样时,从原始数据集中随机选取一个样本,并将其放回原始数据集中,使得每个基学习器都能使用不同的训练数据集。这样, Bagging 算法可以生成多个不同的基学习器,并将它们组合起来,以提高模型的泛化性能。
Bagging 算法的基本流程可以描述如下:
1. 对训练数据集进行 Bootstrap 采样,生成多个采样集。
2. 对每个采样集训练一个基学习器。
3. 将所有基学习器组合起来,使用投票法或平均法对预测输出进行结合。
Bagging 算法的优点是可以提高模型的泛化性能和鲁棒性,减少过拟合的风险。然而, Bagging 算法也存在一些缺点,例如需要大量的计算资源和存储空间。
随机森林算法
随机森林算法是 Bagging 算法的扩展变体,它进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。随机森林算法的主要思想是使用多个决策树组合起来,以提高模型的泛化性能。
随机森林算法的基本流程可以描述如下:
1. 对训练数据集进行 Bootstrap 采样,生成多个采样集。
2. 对每个采样集训练一个决策树,并在决策树的训练过程中引入随机属性选择。
3. 将所有决策树组合起来,使用投票法或平均法对预测输出进行结合。
随机森林算法的优点是可以提高模型的泛化性能和鲁棒性,减少过拟合的风险。同时,随机森林算法也可以处理高维数据和缺失值问题。
Bagging 和随机森林算法都是常用的机器学习算法,它们可以提高模型的泛化性能和鲁棒性,减少过拟合的风险。但是,Bagging 算法需要大量的计算资源和存储空间,而随机森林算法可以更好地处理高维数据和缺失值问题。

周林深
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