李欣海：用R实现随机森林的分类与回归
r语言随机森林模型怎么求出回归方程
r语言随机森林模型怎么求出回归方程全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：随机森林是一种强大的机器学习算法，它结合了决策树和集成学习的优势，在回归问题中也有很好的表现。
在R语言中，使用随机森林模型可以很容易地求出回归方程，下面我们就来详细介绍一下如何在R语言中求出随机森林回归方程。
1. 数据准备我们需要准备好用于建模的数据集。
数据集应该包含输入变量和目标变量，输入变量用于建立回归模型，目标变量是我们要预测的值。
在R语言中可以使用data.frame()函数将数据加载进来，确保数据集中不含有缺失值。
2. 导入随机森林库在R语言中，可以使用randomForest包来构建随机森林模型。
首先需要安装包并导入到R中，可以使用以下代码完成这一步：```install.packages("randomForest")library(randomForest)```3. 构建随机森林模型接下来，我们使用randomForest()函数来构建随机森林模型。
在函数中需要指定输入变量和目标变量，以及其他一些参数，如树的数量、节点最小样本数等。
以下是一段示例代码：这里的"data"是我们准备好的数据集，"Target"是目标变量的列名，"~ ."表示使用所有其他变量作为输入变量，"ntree"表示森林中树的数量，"mtry"表示每个节点中考虑的变量数量。
根据具体情况可以调整这些参数来优化模型。
4. 提取回归方程随机森林模型是由多个决策树组成的集合模型，因此没有明确的回归方程。
但是可以通过查看变量的重要性来理解模型的影响因素。
可以使用以下代码来查看变量的重要性：```varImpPlot(rf_model)```这个函数会返回一个图表，显示每个变量的重要性以及它们对模型的贡献程度。
可以根据这个图表来了解模型中哪些变量对预测结果具有更大的影响。
机器学习中的回归与分类算法
机器学习中的回归与分类算法随着人工智能技术的不断发展，机器学习成为近年来受到广泛关注的领域之一。
在机器学习中，回归和分类算法是最为基础且常用的两种算法。
它们是将输入数据映射到输出结果的关键步骤。
一、回归算法回归算法广泛应用于预测数值型输出数据。
在回归过程中，我们需要使用一组重要的输入变量来预测输出变量。
例如，根据房屋的大小、位置和其他特征，我们可以预测房屋的价格。
在回归算法中，关键是找到一个最佳拟合曲线来表示输入与输出之间的关系。
最常用的回归算法之一是线性回归，它利用一条直线来拟合输入和输出的关系。
如果数据集呈现出曲线或波动形式，即非线性关系，我们可以使用非线性回归算法，如多项式回归或径向基函数（RBF）核回归。
二、分类算法分类算法是机器学习中引人注目的主题之一。
分类是指通过将输入数据映射到不同类别的输出，实现将数据集分为不同组的过程。
例如，我们可以通过分类算法将电子邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。
分类算法可以分为监督和无监督模型。
在监督学习中，模型在训练过程中使用有标签的样本，以便在测试阶段中进行预测。
常用的监督分类算法包括朴素贝叶斯分类和决策树分类。
相比之下，无监督模型不需要有标签的输入数据，而是依靠模型自身从数据中找到隐藏的模式来实现分类。
常用的无监督分类算法包括聚类和维度缩减。
三、回归算法与分类算法的区别回归算法和分类算法之间的主要区别在于输出类型。
回归算法的输出是数值型数据，它们用于预测连续值。
而分类算法的输出是离散型数据，它们用于将数据集分为不同类别。
此外，两种算法的训练过程也有所不同。
在回归算法中，我们通过损失函数和优化算法来确定模型参数。
而在分类算法中，我们通常使用交叉熵损失函数和梯度下降方法来训练模型。
四、结论回归算法和分类算法是机器学习中最常用的两种算法，它们为许多数据科学问题提供了基础解决方案。
无论是在生物学、金融领域还是社交媒体数据分析方面，二者都有着广泛的应用。
当然，不同的问题需要不同的算法和技术工具，因此选择正确的机器学习算法变得异常重要。
r语言随机森林模型怎么求出回归方程
r语言随机森林模型怎么求出回归方程随机森林是一种强大的机器学习算法，广泛应用于回归分析中。
本文将详细介绍如何使用R语言实现随机森林回归模型，并且解释如何从模型中获取回归方程。
1. 引言随机森林是一种集成学习算法，它由多个决策树构成。
每个决策树都是一个弱分类器，而整个随机森林通过多个决策树的投票来进行分类或回归。
相比于单个决策树，随机森林能够处理更复杂的数据关系，减小过拟合风险，并且具有较高的准确性和稳定性。
2. R语言中的随机森林回归模型构建在R语言中，我们可以使用"randomForest"包来构建随机森林回归模型。
首先，我们需要导入该包，并准备好要训练的数据集。
```R导入randomForest包library(randomForest)准备数据集data <- read.csv("data.csv") # 以CSV文件格式读取数据，需根据实际情况修改文件路径和名称```在数据准备完成后，我们需要将数据集分成训练集和测试集。
训练集用于构建模型，而测试集则用于评估模型性能。
```R划分训练集和测试集set.seed(123) # 设置随机种子，保证可复现性train_idx <- sample(1:nrow(data), 0.7 * nrow(data)) # 随机选择70%的样本作为训练集train <- data[train_idx, ] # 训练集test <- data[-train_idx, ] # 测试集```接下来，我们可以使用随机森林算法构建回归模型。
```R构建随机森林回归模型rf_model <- randomForest(x = train[, -1], y =train$target, ntree = 500, mtry = sqrt(ncol(train) - 1)) ```在这个例子中，我们使用了500棵决策树，并且对于每棵树的特征选择，我们采用了sqrt(ncol(train) - 1)的方式。
利用随机森林构建分类模型,并用十折交叉验证。r语言教程
利用随机森林构建分类模型,并用十折交叉验证。
r语言教程在R语言中，我们可以使用`caret`包中的`train`函数进行模型的训练，并使用`caret`包的`createDataPartition`函数进行十折交叉验证。
以下是使用随机森林构建分类模型的示例代码：首先，确保你已经安装了必要的包。
如果没有，你可以使用以下命令进行安装：```r("caret")("randomForest")```然后，加载这些包：```rlibrary(caret)library(randomForest)接下来，我们需要加载数据。
假设我们有一个名为`data`的数据框，其中包含我们的特征和目标变量：```rdata <- ("your_") 请将"your_"替换为你的数据文件路径```然后，我们将使用`createDataPartition`函数进行十折交叉验证的数据分割：```r(123) 为了结果的可重复性control <- rbind(trainControl(method = "cv", number = 10), 10折交叉验证trainControl(method = "oob") 用于随机森林的外部验证)```接着，我们将使用`train`函数训练我们的模型：(123) 为了结果的可重复性rf_model <- train(target ~ ., data = data, trControl = control, method = "rf") 使用随机森林方法训练模型```最后，我们可以输出模型的详细信息：```rprint(rf_model)```以上代码演示了如何使用随机森林和十折交叉验证在R语言中构建分类模型。
请注意，你可能需要根据自己的数据和需求对代码进行一些调整。
翠鸟论坛在北京师范大学举办-中国鸟类学会
中国青年鸟类学家研讨会暨第十届翠鸟论坛在北京师范大学举办2014年8月14-16日，中国青年鸟类学家研讨会暨第七届翠鸟论坛在北京师范大学成功召开。
本次会议由中国动物学会鸟类学分会主办，北京师范大学生命科学学院承办，北京动物学会、北京动物园和生物多样性与生态工程教育部重点实验室（北师大）协办。
来自北京师范大学、复旦大学、中国科学院动物研究所、中山大学、中国科学院昆明动物研究所、中国科学院古脊椎动物与古人类研究所、南京师范大学、海南师范大学、安徽大学、广西大学、华南濒危动物研究所、东北师范大学、中央民族大学、辽宁大学、北京林业大学、东北林业大学、内蒙古大学、河北师范大学、全国鸟类环志中心、吉林农业大学和中国科学院生态环境研究中心等21个单位的近百名同学参加了本次论坛。
中国鸟类学会副理事长张正旺教授、副理事长卢欣教授、秘书长张雁云教授、以及复旦大学马志军教授中科院动物所屈延华研究员、詹祥江研究员、北京师范大学邓文洪教授等参加了本次论坛的多项活动。
本次论坛分为专家讲座、学生报告、墙报交流和师生研讨等4个单元。
专家讲座方面，来自瑞典自然历史博物馆报告的Per Ericson教授以“General patterns in avian evolution and biogeography”为题，综合化石证据与分子系统发育研究的证据，向同学们详细介绍了鸟类起源与早期演化的历史过程和格局，讲解了鸟类主要类群的分化时间早于“K/T大灭绝事件”的重要性；来自中科院动物研究所的李欣海副研究员以“从简单到复杂——生态学统计分析方法”为题，深入浅出的讲授了混合效应模型（Generalized Linear Mixed Model）和随机森林方法（Random Forest）的基本原理和实际应用，并对不同方法的优缺点进行了比较和评价；来自河北师范大学的青年鸟类学者李东明副教授以“鸟类应激反应及其环境适应性的特征”为题，介绍了鸟类应激反应研究中的多项重要假说，并结合自己的研究工作，从行为应对、激素调节、神经-生理通路变化和基因差异化表达等多个方面，阐述了鸟类应对环境变化所采取的策略。
随机森林回归模型原理
随机森林回归模型原理随机森林回归（RandomForestRegression，RF）是一种集成学习（ensemble learning）技术，它可以应用于分类和回归领域。
它是将多个基学习器（weak learners）有效地组合在一起，从而达到比单个基学习器更好的预测性能。
随机森林是一种强有力的非线性回归模型，可以针对大规模数据集有效处理多维特征。
一、随机森林回归算法流程1.随机森林回归模型的建立需要经历四个步骤：（1）数据集准备：首先用户需要收集数据集，包括：自变量(x1,x2..xn)和响应变量（y），然后对数据进行正确归一化处理。
（2）特征选择：从自变量中选择具有更强预测能力的特征。
（3）模型建立：将特征变量与响应变量进行拟合，建立随机森林回归模型。
（4）模型调参：调整随机森林个体树的参数，使得模型获得最佳性能。
2.随机森林回归模型的预测需要经过两个步骤：（1）模型训练：利用上面步骤（1）中建立的随机森林回归模型来进行训练。
（2）预测：将自变量输入到模型中，根据模型训练结果，获取响应变量的预测值。
二、随机森林回归模型的优势1.随机森林模型可以有效处理大规模数据集，具有计算速度快的优势。
2.随机森林可以有效的处理缺失数据，并且不会对模型的性能产生影响。
3.随机森林模型可以有效处理非线性数据。
4.随机森林模型可以在特征的维度很高的情况下进行训练，而不会损失太多的性能。
5.随机森林模型可以进行特征选择，可以快速和有效的发现有用的特征。
6.随机森林回归模型具有很强的泛化能力。
三、总结随机森林（Random Forest）是一种重要的集成学习技术，它可以应用于分类和回归领域。
它的强大之处在于可以针对大规模数据集，处理多维特征，有效的处理缺失数据，进行特征选择以及具有很强的泛化能力。
随机森林回归模型由四个步骤组成：数据集准备、特征选择、模型建立和模型调参，它的预测需要经过模型训练和预测步骤。
最后，要记住，随机森林回归模型实用性很强，可以用于许多机器学习问题。
随机森林算法介绍及R语言实现
随机森林算法介绍及R语言实现随机森林算法介绍算法介绍：简单的说，随机森林就是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树，并且每棵树之间是没有关联的。
得到一个森林后，当有一个新的样本输入，森林中的每一棵决策树会分别进行一下判断，进行类别归类（针对分类算法），最后比较一下被判定哪一类最多，就预测该样本为哪一类。
随机森林算法有两个主要环节：决策树的生长和投票过程。
决策树生长步骤：1.从容量为N的原始训练样本数据中采取放回抽样方式(即bootstrap取样)随机抽取自助样本集，重复k（树的数目为k）次形成一个新的训练集N，以此生成一棵分类树；2.每个自助样本集生长为单棵分类树，该自助样本集是单棵分类树的全部训练数据。
设有M个输入特征，则在树的每个节点处从M个特征中随机挑选m(m < M)个特征，按照节点不纯度最小的原则从这m个特征中选出一个特征进行分枝生长，然后再分别递归调用上述过程构造各个分枝，直到这棵树能准确地分类训练集或所有属性都已被使用过。
在整个森林的生长过程中m将保持恒定；3.分类树为了达到低偏差和高差异而要充分生长，使每个节点的不纯度达到最小，不进行通常的剪枝操作。
投票过程：随机森林采用Bagging方法生成多个决策树分类器。
基本思想：1.给定一个弱学习算法和一个训练集，单个弱学习算法准确率不高，可以视为一个窄领域专家；2.将该学习算法使用多次，得出预测函数序列，进行投票，将多个窄领域专家评估结果汇总，最后结果准确率将大幅提升。
随机森林的优点：∙可以处理大量的输入变量;∙对于很多种资料，可以产生高准确度的分类器;∙可以在决定类别时，评估变量的重要性;∙在建造森林时，可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计;∙包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度;∙提供一个实验方法，可以去侦测 variable interactions;∙对于不平衡的分类资料集来说，可以平衡误差;∙计算各例中的亲近度，对于数据挖掘、侦测偏离者（outlier）和将资料视觉化非常有用;∙使用上述。
基于货运票据电子化的货物全程追踪与预计到达关键技术
特别策划基于货运票据电子化的货物全程追踪与预计到达关键技术孔垂云（中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所，北京100081）摘要：铁路货运票据电子化，依托票据服务和现车服务，实现铁路货物全程追踪，可有效解决外部客户在货物运输途中的焦虑感，满足内部生产对货物精准定位的需求。
基于铁路货运票据数据、作业数据、历史发到运统1数据，通过数据抽取、清洗，采用随机森林回归算法进行建模分析，实现相对精准的预计到达时间预测，对后续车站接车、组织卸车起到一定指导作用。
关键词：货运票据电子化；全程追踪；预计到达；机器学习；随机森林回归算法中图分类号：U29；TP39文献标识码：A文章编号：1001-683X（2021）11-0014-05 DOI：10.19549/j.issn.1001-683x.2021.11.0140引言2018年3月，货运票据电子化正式实施，铁路货运正式进入“电子票据”时代。
货运票据电子化在梳理既有生产流程基础上，创造性整合和优化生产流程，打通既有独立的专业信息系统，通过多系统有机结合、多工种紧密协作，实现了客户需求和内部生产信息电子化流转、无缝衔接，货运数据实现全程共享，数据质量大幅提升［1］。
随着货运票据电子化工作的深入推进，货物全程追踪再次成为业务需求焦点。
基于中国国家铁路集团有限公司（简称国铁集团）大集中式的票据服务和现车服务，整合运输全过程作业数据，具备货物全程追踪的数据基础。
基于采集的海量历史数据，结合机器学习算法，利用随机森林回归算法进行预测，可以相对准确地预测货物预计到达时间，更好地服务外部客户和内部生产组织，对提高铁路货运服务质量和管理水平具有较强指导意义。
1需求与问题分析1.1货物全程追踪货物全程追踪一直是铁路货运行业内部生产和外部客户最关心的问题之一，实现货物全程追踪对内可指导运输生产，提前安排解编作业、取送作业、装卸作业计划，提升运输生产效率；对外可方便客户掌握货物运输动态，解决信息焦虑。
用R实现随机森林的分类与回归
用R实现随机森林的分类与回归第五届中国R语言会议北京2012 李欣海用R实现随机森林的分类与回归Applications of Random Forest using RClassification and Regression李欣海中科院动物所邮件:lixh@//0>.主页:////.博客:////.微博:////. 第五届中国R语言会议北京2012 李欣海随机森林简介Random Forest////.an-introduction-to-data-mining-for-marketing-and-business-intelli gence/Random Forest is an ensemble classifier thatconsists of many decision trees It outputs the class that is the mode of the class'soutput by individual trees Breiman 2001 It deals with “small n large p”-problems, high-orderinteractions, correlated predictor variables.Breiman, L. 2001. Random forests. Machine Learning 45:5-32. Being cited 6500 times until 20123/25 第五届中国R语言会议北京2012 李欣海随机森林简介History////.an-introduction-to-data-mining-for-marketing-and-business-intelli gence/The algorithm for inducing a random forest was developed byLeo Breiman 2001 and Adele Cutler, and "Random Forests" istheir trademarkThe term came from random decision forests that was firstproposed by Tin Kam Ho of Bell Labs in 1995The method combines Breiman's "bagging" idea and therandom selection of features, introduced independently by Ho1995 and Amit and Geman 1997 in order to construct acollection of decision trees with controlled variation.4/25 第五届中国R语言会议北京2012 李欣海随机森林简介Tree modelsy β + β x + β x + β x + εi 0 1 1i 2 2 i 3 3i iClassification treeRegression treeCrawley 2007 The R Book p691 Crawley 2007 The R Book p6945/25 第五届中国R语言会议北京2012 李欣海随机森林简介The statistical community uses irrelevant theory,questionable conclusions?David R. Cox Emanuel Parzen Bruce HoadleyBrad EfronNO YES6/25 第五届中国R语言会议北京2012 李欣海随机森林简介Ensemble classifiers////.Tree models are simple, often produce noisy bushy or weakstunted classifiers Bagging Breiman, 1996: Fit many large trees to bootstrap-resampled versions of the training data, and classify by majority vote Boosting Freund & Shapire, 1996: Fit many large or small trees to reweighted versions of the training data. Classify by weighted majority vote Random Forests Breiman 1999: Fancier version of bagging.In general Boosting Random Forests Bagging Single TreeTrevor Hastie.7/25 第五届中国R语言会议北京2012 李欣海随机森林简介How Random Forest Works////.At each tree split, a random sample of m features is drawn, and only those m features are considered for splittingTypically m sqrtp or logp, where p is the number offeatures For each tree grown on a bootstrap sample, the error rate for observations left out of the bootstrap sample ismonitored. This is called the out-of-bag OOB error rate Random forests tries to improve on bagging by “de-correlating” the trees. Each tree has the same expectation.Trevor Hastie, p21 in Trees, Bagging, Random Forests and Boosting8/25 第五届中国R语言会议北京2012 李欣海随机森林简介R PackagesrandomForest randomForestTitle: Breiman and Cutler’s random forests for classification and regressionVersion: 4.6-6Date: 2012-01-06Author:Fortran original by Leo Breiman and Adele Cutler, R port by Andy Liawand Matthew Wiener.Implementation based on CART trees for variables of different types.Biased in favor of continuous variables and variables with many categories.partycforestBased on unbiased conditional inference trees.For variables of different types: unbiased when subsampling.黄河渭河9/25 第五届中国R语言会议北京2012 李欣海随机森林:分类# # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## 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# # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # ### ## # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## #重庆# # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # # # # # # # # # ## ## ## ## ## ## ## ## # # # # # # # # ## ## ## ## ## ## # # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # ### #湖南湖南黄河汉江岷江嘉陵江10/25 第五届中国R语言会议北京2012 李欣海随机森林:分类DataLand Foot prec_ prec_ prec_ Nestuse x y Elev Aspect Slope Pop GDP t_ann t_jan t_july yearcover print ann jan july site1 107.505 33.392 984 0.67 29.6 21 42.0 20 2.95 845 6 153 12.4 0.3 24.0 1981 金家河1 107.548 33.409 1315 0.90 19.0 14 22.5 26 1.97 869 6 157 11.3 -0.6 22.7 1981 姚家沟1 107.505 33.392 984 0.67 29.6 21 42.0 20 2.95 845 6 153 12.4 0.3 24.0 1982 金家河1 107.548 33.409 1315 0.90 19.0 14 22.5 26 1.97 869 6 157 11.3 -0.6 22.7 1982 姚家沟1 107.505 33.392 984 0.67 29.6 21 42.0 20 2.95 845 6 153 12.4 0.3 24.0 1983 金家河1 107.548 33.409 1315 0.90 19.0 14 22.5 26 1.97 869 6 157 11.3 -0.6 22.7 1983 姚家沟1 107.548 33.409 1315 0.90 19.0 14 22.5 26 1.97 869 6 157 11.3 -0.6 22.7 1984 姚家沟1 107.405 33.406 1056 0.54 11.4 21 0.0 20 0.98 892 7 161 11.4 -0.5 22.9 1984 三岔河1 107.405 33.406 1056 0.54 11.4 21 0.0 20 0.98 892 7 161 11.4 -0.5 22.9 1985 三岔河1 107.548 33.409 1315 0.90 19.0 14 22.5 26 1.97 869 6 157 11.3 -0.6 22.7 1985 姚家沟0 107.400 32.780 980 0.46 42.1 11 45.8 14 1.78 927 6 170 13.0 1.3 24.0 0 3030 107.430 32.780 1553 0.97 29.6 14 171.8 32 4.76 887 5 162 13.0 1.3 24.0 0 3040 107.460 32.780 1534 0.51 25.7 14 12.7 14 1.78 886 5 162 14.0 2.15 25.2 0 3050 107.490 32.780 996 0.72 29.4 14 76.1 20 2.97 886 5 162 12.4 0.8 23.4 0 3060 107.520 32.780 1144 0.16 9.3 14 29.3 20 1.78 956 6 175 12.4 0.8 23.4 0 3070 107.550 32.780 915 0.91 20.7 11 214.7 20 5.95 956 6 175 11.6 0.15 22.5 0 3080 107.580 32.780 930 0.13 35.7 22 153.2 29 4.76 993 7 181 11.6 0.15 22.5 0 3090 107.610 32.780 873 0.40 31.9 11 66.4 29 2.97 931 6 171 12.7 1.1 23.8 0 3100 107.640 32.780 1147 0.50 35.5 11 46.8 20 2.38 1041 7 189 12.7 1.1 23.8 0 3110 107.670 32.780 1699 0.89 21.1 14 20.5 20 1.78 1060 8 192 10.4 -0.8 21.2 0 312tableibis$use ibis$use - as.factoribis$useibis$landcover - as.factoribis$landcover0 12538 560 11/25 第五届中国R 语言会议北京2012 李欣海随机森林:分类Multicollinearity is a painVariables in the two-principal-component space-50 0 50306530643018biplotprincompibis[,2:16], corT3017 2971 306330623060 2970306130582923 2969 2924 3016 y 3057 3059 3015 3056 30143013305530123010 30112968296329662967 30093005 2877 2922 2965 30542830 2964 3008 3006 3007292129622914 30192829 2876 30522919 2920 30533048 2960 3003 2961 3050 30013021 304929983000 3002 29593022 29173004 3051278329553020 2958 2957 2875282830472913291829993023290626892641 28272737 29732836 2784 2826 3046 2956 2874 2986 3033 2735 30442867 2690 2688 2915 30452975 2974 29163024 2789 2739 2788 2740 2642 2925 2972 3041 2869 28682927 2839 27362977 2793 2741 3037 29533025 2928 2820 2791 29103030 2832 2592 2995 2640 2994 2952 28592978 2881 2930 2879 3042 2863 3039 2909 29072983 3029 2880 2990 2992 2989 3036 3043 29542931 2834 2991 2884 2996 28622982 2981 3028 2985 2833 2993 3040 28722940 3032 2878 2883 2835 2882 2786 2787 2831 2873 26442976 2886 3035 2837 2785 2790 2951 2911 28252929 2870 26932926 2866 3034 2988 2864 2848 2782 2646 2871 2692 2745 29083027 2980 2943 2987 2847 2849 2912 2824 2742 2905 2823 29972942 2895 2865 2738 28613031 2984 2979 2941 2733 2840 2841 2643 2781 2744 2858 2645 2691 2896 2838 2647 2855 27432935 3026 2933 2893 2890 2892 2891 2894 2845 2794 2796 2792 2846 2746 2748 2695 2904 2747 2694 2545 3038 27002850 2851 2749 2795 2648 2696 2699 25962897 2842 2843 2798 2885 2556 25972934 293727012844 2797 2652 2697 28572887 2932 2800 2854 2598 2856 2650 2651 26982702 2550 2750 26492888 2947 2802 2751 2852 2654 2811 2853 2653 25902939 2945 2949 2753 27042711 2938 2946 2944 2706 2948 2779 2600 2780 2364 2602 2603 2317 2639 2898 2505 2601 2764 24662936 2552 2902 2551 2717 25082755 2503 2561 2549 2502 2734 25552761 2899 2900 2822 2606 2655 2703 2605 2752 2686 2608 2513 2821 2599 2801 2507 2414 2544 28602504 2950 25542889 2901 2803 2656 2799 2778 2687 2560 2510 260723712709 2558 2456 2609 2。
基于随机森林算法的机器学习分类研究综述
基于随机森林算法的机器学习分类研究综述
向进勇;王振华;邓芸芸
【期刊名称】《人工智能与机器人研究》
【年(卷),期】2024(13)1
【摘要】机器学习是实现人工智能的重要技术,随机森林算法是机器学习的代表算法之一。
随机森林算法以简单、有效而闻名工业界和学术界,它是基于决策树的分类器,通过投票选择最优的分类树。
随机森林算法有可变重要性度量、包外误差、近似度等优秀特性,因此随机森林被广泛的应用到分类算法中。
目前,不仅在医学、农业、自然语言处理等领域被广泛提及,而且在垃圾信息分类、入侵检测、内容信息过滤、情感分析等方面都有广泛的应用。
本文主要介绍了随机森林的构建过程以及随机森林的研究现状,主要从分类性能、应用领域以及分类效果加以介绍,分析随机森林算法优缺点以及研究人员对随机森林算法的改进,希望通过分析能够让初学随机森林算法的研究人员掌握随机森林的理论基础。
【总页数】10页(P143-152)
【作者】向进勇;王振华;邓芸芸
【作者单位】伊犁师范大学网络安全与信息技术学院伊宁;伊犁师范大学伊犁河谷智能计算研究与应用重点实验室伊宁
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于机器学习的专利文本分类算法研究综述
2.基于随机森林与特征提取算法的试验文本分类算法研究
3.双循环新发展格局下沿边省区经济增长动力转换研究——基于机器学习随机森林算法
4.机器学习分类问题及算法研究综述
5.基于随机森林机器学习算法的中非农产品贸易的影响因素研究
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YES
6/25 随机森林简介
第五届中国R语言会议 北京2012
李欣海
Ensemble classifiers
/profiles/Trevor_Hastie/
Tree models are simple, often produce noisy (bushy) or weak (stunted) classifiers.
• For each tree grown on a bootstrap sample, the error rate for observations left out of the bootstrap sample is monitored. This is called the out-of-bag (OOB) error rate.
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黄河 # # # # # #
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李欣海
How Random Forest Works
/profiles/Trevor_Hastie/
• At each tree split, a random sample of m features is drawn, and only those m features are considered for splitting. Typically m = sqrt(p) or log(p), where p is the number of features.
4/25 随机森林简介
第五届中国R语言会议 北京2012
李欣海
Tree models
yi = β 0 + β 1 x1i + β 2 x2i + β 3 x3i + ε i
Regression tree (Crawley 2007 The R Book p691)
Classification tree (Crawley 2007 The R Book p694)
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• Random forests tries to improve on bagging by “decorrelating” the trees. Each tree has the same expectation.
(Trevor Hastie, p21 in Trees, Bagging, Random Forests and Boosting)
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Breiman, L. 2001. Random forests. Machine Learning 45:5-32. (Being cited 6500 times until 2012)
3/25 随机森林简介
第五届中国R语言会议 北京2012
李欣海
History
/2011/03/ an-introduction-to-data-mining-for-marketing-and-business-intelligence/
5/25 随机森林简介
第五届中国R语言会议 北京community uses irrelevant theory, questionable conclusions?
李欣海
David R. Cox NO
Brad Efron
Emanuel Parzen
Bruce Hoadley
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第五届中国R语言会议 北京2012
李欣海
Random Forest
/2011/03/ an-introduction-to-data-mining-for-marketing-and-business-intelligence/
• Random Forest is an ensemble classifier that
The method combines Breiman's "bagging" idea and the random selection of features, introduced independently by Ho (1995) and Amit and Geman (1997) in order to construct a collection of decision trees with controlled variation.
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Implementation based on CART trees for variables of different types. Biased in favor of continuous variables and variables with many categories.
party cforest()
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第五届中国R语言会议 北京2012
李欣海
用R实现随机森林的分类与回归
Applications of Random Forest using R Classification and Regression
李欣海
中科院动物所
邮件：lixh@ 主页：/~LiXinhai 博客：/u/lixinhai 微博：/lixinhaiblog
Based on unbiased conditional inference trees. For variables of different types: unbiased when subsampling.
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第五届中国R语言会议 北京2012
李欣海
青海
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• Random Forests (Breiman 1999): Fancier version of bagging.
In general Boosting > Random Forests > Bagging > Single Tree (Trevor Hastie).