自學(xué)做網(wǎng)站界面,網(wǎng)站建設(shè)中faqs的意思,制作手機(jī)網(wǎng)站工具,一般制作一個(gè)網(wǎng)站要多久集成學(xué)習(xí)的含義: 集成學(xué)習(xí)是將多個(gè)基學(xué)習(xí)器進(jìn)行組合, 來實(shí)現(xiàn)比單一學(xué)習(xí)器顯著優(yōu)越的學(xué)習(xí)性能。多個(gè)相對簡單的基學(xué)習(xí)器#xff08;如基學(xué)習(xí)器1、基學(xué)習(xí)器2……基學(xué)習(xí)器n#xff09;依次訓(xùn)練#xff0c;前序基學(xué)習(xí)器的經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)后續(xù)基學(xué)習(xí)器聚焦易錯(cuò)處#xff0c;最終將這些基…集成學(xué)習(xí)的含義:集成學(xué)習(xí)是將多個(gè)基學(xué)習(xí)器進(jìn)行組合, 來實(shí)現(xiàn)比單一學(xué)習(xí)器顯著優(yōu)越的學(xué)習(xí)性能。多個(gè)相對簡單的基學(xué)習(xí)器如基學(xué)習(xí)器1、基學(xué)習(xí)器2……基學(xué)習(xí)器n依次訓(xùn)練前序基學(xué)習(xí)器的經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)后續(xù)基學(xué)習(xí)器聚焦易錯(cuò)處最終將這些基學(xué)習(xí)器的能力整合形成精度與泛化能力更強(qiáng)的強(qiáng)學(xué)習(xí)器實(shí)現(xiàn)“多個(gè)弱學(xué)習(xí)器合力成強(qiáng)學(xué)習(xí)器”的效果像AdaBoost、XGBoost等流行算法都基于此思路設(shè)計(jì)。集成學(xué)習(xí)的代表bagging方法典型的是隨機(jī)森林boosting方法典型的是Xgbooststacking方法堆疊模型XGBoost和隨機(jī)森林兩種集成學(xué)習(xí)算法相同點(diǎn)分析樹的組成與結(jié)果決定方式二者均由多棵樹構(gòu)成并且最終結(jié)果都由這些樹共同決定。這意味著它們都不是依賴單一決策樹進(jìn)行預(yù)測或分類而是綜合多棵樹的輸出來得到更可靠的結(jié)果。CART樹的應(yīng)用在使用CART分類與回歸樹樹的情況下它們既可以被用作分類樹處理分類任務(wù)也可以作為回歸樹處理回歸任務(wù)。這體現(xiàn)了這兩種算法在樹類型應(yīng)用上的靈活性。不同點(diǎn)分析樹的生成方式隨機(jī)森林中組成它的樹能夠并行生成。這使得在訓(xùn)練過程中可以利用多核處理器等硬件資源加速訓(xùn)練過程。而XGBoost是串行生成樹的后一棵樹的生成依賴于前面樹的結(jié)果相對來說訓(xùn)練速度可能會(huì)受到一定影響但這種串行機(jī)制也有助于更好地?cái)M合數(shù)據(jù)和處理復(fù)雜的非線性關(guān)系。結(jié)果計(jì)算方式隨機(jī)森林的結(jié)果是通過多數(shù)表決得出的。比如在分類任務(wù)中將所有樹的分類結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得票最多的類別就是最終的預(yù)測類別在回歸任務(wù)中通常是對所有樹的預(yù)測值求平均等方式。XGBoost則是多棵樹預(yù)測結(jié)果的累加之和這種方式使得它能夠不斷修正之前樹的預(yù)測誤差逐步提升模型性能。對異常值的敏感性隨機(jī)森林對異常值不敏感因?yàn)樗腔诙鄠€(gè)樹的集成在面對少量異常值時(shí)整體的預(yù)測結(jié)果不會(huì)受到太大影響。而XGBoost對異常值比較敏感異常值可能會(huì)在樹的構(gòu)建過程中產(chǎn)生較大影響進(jìn)而影響整個(gè)模型的性能 。集成學(xué)習(xí)的應(yīng)用1.分類問題集成。2.回歸問題集成。3.特征選取集成。Bagging 之隨機(jī)森林隨機(jī)森林 (Random Forest)什么是隨機(jī)森林隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)Ensemble Learning算法。它通過構(gòu)建并結(jié)合多個(gè)弱學(xué)習(xí)器通常是決策樹來形成一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器以做出預(yù)測或進(jìn)行分類。與單一的決策樹相比隨機(jī)森林通過綜合多個(gè)樹的判斷結(jié)果通常能夠提供更高的準(zhǔn)確率、更好的泛化能力和更強(qiáng)的魯棒性。隨機(jī)森林的特點(diǎn)(1) 數(shù)據(jù)采樣隨機(jī)? 隨機(jī)森林在構(gòu)建每一棵決策樹時(shí)都會(huì)從原始訓(xùn)練集中采用有放回抽樣的方式即Bootstrap抽樣隨機(jī)選取一個(gè)子數(shù)據(jù)集。這意味著不同的樹可能基于略有不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。(2) 特征選取隨機(jī)? 在構(gòu)建每一棵決策樹的每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)分裂點(diǎn)時(shí)不會(huì)考慮所有的特征而是從所有特征中隨機(jī)選取一個(gè)特征子集然后在這個(gè)子集中選擇最優(yōu)的特征進(jìn)行分裂。這增加了樹與樹之間的多樣性。(3) 森林? “森林”指的是該算法由大量通常是數(shù)百到數(shù)千棵獨(dú)立的決策樹組成。這些樹并行構(gòu)建。(4) 基分類器為決策樹? 隨機(jī)森林中的每一個(gè)“弱學(xué)習(xí)器”或者說“基分類器”都是一個(gè)決策樹。最終模型的輸出是所有這些決策樹輸出的某種統(tǒng)計(jì)匯總例如對于分類問題通常是投票對于回歸問題通常是平均。為什么使用隨機(jī)森林使用隨機(jī)森林主要有以下幾個(gè)原因高準(zhǔn)確性? 通過集成多棵決策樹隨機(jī)森林通常能提供比單棵決策樹更高的預(yù)測準(zhǔn)確率。良好的泛化能力? 由于采用了Bootstrap抽樣和特征隨機(jī)選取隨機(jī)森林能有效降低模型的方差Variance減少過擬合的風(fēng)險(xiǎn)從而在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)更好。魯棒性強(qiáng)? 對噪聲數(shù)據(jù)和異常值具有較強(qiáng)的抵抗力。處理高維數(shù)據(jù)? 能夠有效地處理特征數(shù)量很多的數(shù)據(jù)集?？梢栽u估特征重要性? 隨機(jī)森林算法可以很方便地計(jì)算出各個(gè)輸入特征對模型預(yù)測結(jié)果的重要性排序。不易過擬合? 盡管每棵樹都可能過擬合但通過平均或投票整體的預(yù)測誤差通常會(huì)降低?？蓴U(kuò)展性好? 算法相對容易并行化可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。適用于多種任務(wù)? 可用于分類、回歸、特征選擇等多種機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。隨機(jī)森林生成步驟隨機(jī)森林優(yōu)點(diǎn)1.具有極高的準(zhǔn)確率。2.隨機(jī)性的引入使得隨機(jī)森林的抗噪聲能力很強(qiáng)。3.隨機(jī)性的引入使得隨機(jī)森林不容易過擬合。4.能夠處理很高維度的數(shù)據(jù)不用做特征選擇。5.容易實(shí)現(xiàn)并行化計(jì)算。隨機(jī)森林缺點(diǎn)當(dāng)隨機(jī)森林中的決策樹個(gè)數(shù)很多時(shí)訓(xùn)練時(shí)需要的空間和時(shí)間會(huì)較大。隨機(jī)森林模型還有許多不好解釋的地方有點(diǎn)算個(gè)黑盒模型。