实验报告及分析_R中bagging回归与随机森林以及boosting回归
随机森林多分类
随机森林多分类随机森林做多分类：自己的理解：多分类：根据基尼系数最小的分裂原则，看叶子节点中，占比最高的是哪一个类别就分为哪个类别，最后多棵树的分类结果进行投票（或许有误）。
回归：均方误差损失最小化原则，就是叶子节点的均值作为回归值，最终多棵树再次求平均关于XGBOOST多分类：回归或者二分类，每次迭代训练一棵树。
多分类，基于one vs all 的方式训练多棵。
多分类问题会对每个类别生成一棵树，而分类或者回归，每次迭代生成一棵树，最后使用加法模型加权求和得到最终的结果。
预测时一样，用加法模型计算最终的结果。
RF和GBDT的区别：相同点：都是由多棵树组成，最终的结果都是由多棵树一起决定。
不同点：集成学习：RF属于bagging思想，而GBDT是boosting思想。
偏差-方差权衡：RF不断的降低模型的方差，而GBDT不断的降低模型的偏差。
训练样本：RF每次迭代的样本是从全部训练集中有放回抽样形成的，而GBDT每次使用全部样本。
并行性：RF的树可以并行生成，而GBDT只能顺序生成(需要等上一棵树完全生成)最终结果：RF最终是多棵树进行多数表决（回归问题是取平均），而GBDT是加权融合。
数据敏感性：RF对异常值不敏感，而GBDT对异常值比较敏感。
泛化能力：RF不易过拟合，而GBDT容易过拟合。
简要描述：随机森林，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵之间是没有关联的，在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，让森林中的每一棵决策树分别进行判断，对其进行分类，最后预测为被选择的最多的那一类。
建立决策树的过程中，需要注意两点：采样与完全分裂。
首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据进行行列的采样；这里的采样，可能存在重复的样本。
假设有N个样本，那么采样的样本也为N个，在训练的时候，每一棵树的输入样本都不是全部的样本，使得相对不容易出现over-fitting。
bagging,boosting,stacking基本流程
bagging,boosting,stacking基本流程
以下是bagging、boosting、stacking三种集成学习方法的流程：
1. Bagging：
从原始样本集中使用Bootstraping方法随机抽取n个训练样本，共进行k 轮抽取，得到k个训练集（k个训练集之间相互独立，元素可以有重复）。
对于抽取的k个训练集，可以训练出k个模型。
对于分类问题，由投票表决产生的分类结果。
2. Boosting：
对训练集中的每个样本建立权值wi，表示每个样本的权重。
在随后的运算中，对于被错误分类的样本，权重会在下一轮的分类中获得
更大的权重。
对于误差率较小的弱学习器，加大权值，使其在表决中起到更大的作用。
对于误差率较大的弱学习器，减小权值，使其在表决中起到较小的作用。
Boosting算法基于错误提升模型性能，根据前面分类器分类错误的样本，调整训练集中各个样本的权重，构建新的分类器。
其训练过程是呈阶梯状的，后一个基模型会在前一个基模型的基础上进行学习，最终以某种综合方式，比如加权法，对所有模型的预测结果进行加权来产生最终的结果。
3. Stacking：
将训练数据D划分为两个不相交的子集D1，D2。
用训练集的第一部分D1训练多个不同的基模型。
将多个基模型用于预测训练集的第二部分D2。
将基模型的预测结果当作输入，D2的样本标签当作学习目标，训练一个高层的模型。
以上是三种集成学习方法的基本流程，请注意这些方法各有特点，适用于不同的情况和问题类型。
在实际应用中需要根据具体需求和数据特点来选择合适的方法。
报告的实证研究中的回归分析方法
报告的实证研究中的回归分析方法在实证研究中，回归分析是一种常用的方法，用于研究变量之间的关系。
回归分析可帮助研究人员理解和预测变量之间的依赖性，并对研究问题做出合理的解释。
本文将探讨报告的实证研究中回归分析的六个重要方面。
一、回归分析的概念和基本原理在回归分析中，我们使用自变量来解释因变量的变化。
通过建立一个回归模型，可以预测因变量在给定自变量的情况下的取值。
在这个部分，我们将介绍回归分析的基本概念和原理，并解释如何建立一个回归模型。
二、线性回归分析方法线性回归是回归分析中最基础的方法之一。
它假设因变量和自变量之间存在线性关系。
我们将探讨线性回归模型的建立、参数估计和模型诊断，以及如何对模型进行解释和预测。
三、多元回归分析方法当我们要研究多个自变量对因变量的影响时，多元回归分析就非常有用了。
在这一部分，我们将讨论多元回归分析的基本原理，包括多元回归模型的建立、多元回归系数的解释和模型的评估。
四、变量选择方法在实证研究中，选择适当的自变量是非常重要的。
变量选择方法可以帮助我们确定哪些自变量对因变量的解释更为重要。
在本章中，我们将介绍一些常用的变量选择方法，如前向选择、后向选择和最优子集选择。
五、非线性回归分析方法在某些情况下，自变量和因变量之间的关系可能不是线性的。
这时候，非线性回归分析就派上用场了。
我们将介绍常见的非线性回归模型，如多项式回归、对数回归和逻辑回归，并解释如何进行非线性回归分析。
六、回归分析的问题与应对策略在实证研究中，回归分析也会面临一些问题，如共线性、异方差性和自相关性。
我们将讨论这些问题的原因和影响，并介绍一些常用的应对策略，如方差膨胀因子、重新加权最小二乘法和自相关检验。
通过对报告的实证研究中回归分析方法的详细论述，研究人员能够更好地理解回归分析的应用和解释能力。
回归分析提供了一种可靠的工具，帮助我们解答研究问题，并从数据中获得有用的信息。
掌握回归分析方法，将有助于在实证研究中做出准确和可靠的结论。
随机森林及其在遥感影像处理中应用研究
随机森林及其在遥感影像处理中应用研究一、概述随着遥感技术的飞速发展，遥感影像数据在地理信息系统、环境监测、资源管理等领域发挥着越来越重要的作用。
遥感影像处理与分析成为研究和应用的热点，而机器学习作为处理和分析遥感影像的有效工具，其重要性日益凸显。
随机森林（Random Forest，RF）作为一种高效的机器学习算法，近年来在遥感影像处理领域得到了广泛关注和应用。
随机森林算法由Leo Breiman和Adele Cutler于2001年提出，它是一种基于决策树的集成学习方法。
通过构建多棵决策树并进行投票或平均来提高预测的准确性和稳定性。
随机森林具有很多优点，如：能够处理大量特征数据、对异常值和噪声不敏感、无需进行特征选择和参数调整等。
在遥感影像处理中，随机森林算法被广泛应用于地物分类、目标检测、变化检测、参数反演等多个方面。
例如，在地物分类中，随机森林可以有效地处理高维遥感数据，提高分类的准确性在目标检测中，随机森林能够识别复杂背景下的目标，提高检测的精确度在变化检测中，随机森林可以有效地识别和分析时间序列遥感影像中的变化信息在参数反演中，随机森林能够建立遥感数据与地面参数之间的关系模型，提高反演的准确性。
1. 遥感影像处理的重要性遥感影像处理在多个领域，尤其是地球科学、环境监控、城市规划、农业管理等方面具有极其重要的地位。
随着遥感技术的不断发展，更高分辨率、更多元化的遥感影像数据正在被持续生产和应用，如何从这些数据中有效提取出有用的信息，成为了遥感影像处理领域的核心问题。
遥感影像处理对于地球科学研究具有重要意义。
通过处理和分析遥感影像，科学家可以对地球表面进行大范围、高精度的观测和研究，揭示地球表面各种自然现象的发生、发展规律，为全球气候变化研究、生态系统动态监测、资源环境评估等提供重要依据。
遥感影像处理在环境监控中发挥着重要作用。
通过遥感影像处理，可以实时监测和评估生态环境质量，如水质监测、森林覆盖变化、土地退化等，为环境保护和生态修复提供决策支持。
随机森林和梯度提升树集成学习的方法
模型可视化与解释性 ：通过部分依赖图、 SHAP值等方法，可 视化模型预测与特征 之间的关系，提高模 型的可解释性。这对 于实际应用中理解和 信任模型至关重要。
模型改进与迭代：根 据模型评估结果和特 征重要性分析，发现 模型的不足之处，针 对性地进行数据预处 理、特征工程和模型 参数等方面的改进。 通过不断迭代和优化 ，提高模型的性能和 实用性。
大规模数据处理的挑战
• 尽管随机森林具有并行计算的优点 ，但梯度提升树在训练过程中是顺 序依赖的，这可能限制其在处理大 规模数据集时的效率和可扩展性。
THANKS
随机森林：适用于处理具有高维度、存在大量特征的 数据集，如生物信息学、图像识别等领域。此外，由 于其能够给出特征重要性评估，因此也常用于特征选 择任务。
应用场景
梯度提升树：特别适合于处理数据集中存在复杂非线 性关系的问题，如金融风险管理、搜索引擎排序等。 同时，其对于数据的缺失和异常值具有较强的鲁棒性 ，适用于实际应用中数据质量较差的场景。
梯度提升树的优势和局限性
• 能够处理非线性关系：通过决策树的组合，梯度 提升树能够捕捉到数据中的非线性关系。
梯度提升树的优势和局限性
01
局限性
02
03
04
• 对异常值敏感：由于梯度 提升树是基于残差的优化 ，异常值可能会对模型产 生较大影响。
• 可能过拟合：如果模型参 数设置不当，或者数据集 较小，梯度提升树可能会 过拟合。
迭代过程
在每一轮迭代中，计算模型的残差， 然后基于残差训练新的决策树，并将 新的决策树加入到模型中。
剪枝策略
在每次添加新的决策树时，可以通过 学习率来控制新决策树对模型的影响 程度，防止模型过拟合。
梯度提升树的优势和局限性
bagging分类回归算法的基本原理及例子
bagging分类回归算法的基本原理及例子标题：Bagging分类回归算法的基本原理及例子摘要：本文将介绍Bagging（Bootstrap aggregating）分类回归算法的基本原理，以及通过一些例子来说明其在实际场景中的应用。
我们将详细解释Bagging算法的概念和原理。
我们将分析Bagging算法的优点和局限性，并提供一些改进的思路。
我们将通过两个具体的案例来展示Bagging算法在分类和回归问题中的应用，以便读者更好地理解和应用该算法。
目录：1. 引言2. Bagging算法的基本原理2.1 Bootstrap采样2.2 弱学习器2.3 聚合策略3. Bagging算法的优点和局限性3.1 降低方差3.2 提高鲁棒性3.3 局限性和改进思路4. Bagging算法的应用案例4.1 分类问题案例4.1.1 数据准备4.1.2 模型训练和预测4.1.3 模型评估和优化4.2 回归问题案例4.2.1 数据准备4.2.2 模型训练和预测4.2.3 模型评估和优化5. 结论和展望1. 引言Bagging分类回归算法是一种集成学习方法，通过组合多个弱学习器来获得一个强学习器。
其核心思想是通过自助采样、训练一组弱学习器，并通过聚合策略来得到最终的预测结果。
本文将深入探讨Bagging算法的基本原理，并通过例子展示其在分类和回归问题中的应用。
2. Bagging算法的基本原理2.1 Bootstrap采样Bagging算法的第一步是采用Bootstrap采样方法。
Bootstrap采样是一种自助采样方法，通过有放回地从原始数据集中抽取样本，构建新的训练集。
这样可以保证新的训练集和原始数据集具有一样的样本规模，但样本之间可能存在重复。
2.2 弱学习器在Bagging算法中，弱学习器是指分类器或回归器，并且每个弱学习器应该是相互独立的，即它们的训练过程互不影响。
通常情况下，我们选择的弱学习器是决策树、支持向量机等。
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。
如何解决随机森林模型泛化能力不足的问题(Ⅲ)
随机森林（Random Forest）是一种常用的机器学习模型，它由多个决策树组成，通过对每个决策树的预测结果进行平均或投票来得出最终的预测结果。
随机森林在处理分类和回归问题时表现出色，但是也存在一些问题，其中之一就是泛化能力不足的情况。
在本文中，我们将探讨如何解决随机森林模型泛化能力不足的问题。
数据预处理首先，要解决随机森林模型泛化能力不足的问题，我们需要进行有效的数据预处理。
数据预处理是机器学习中非常重要的一步，它可以帮助我们更好地利用数据，提高模型的泛化能力。
在数据预处理过程中，我们可以采取一些方法来处理缺失值、异常值和不平衡数据，以及进行特征选择和特征工程等操作，这些操作都可以帮助提高随机森林模型的泛化能力。
调整参数其次，调整模型参数也是提高随机森林模型泛化能力的关键一步。
随机森林模型有很多参数可以调整，包括树的数量、树的深度、节点最小样本数等。
通过调整这些参数，我们可以使模型更加适应特定的数据集，从而提高模型的泛化能力。
通常，我们可以使用交叉验证等方法来寻找最佳的参数组合，以达到最佳的泛化性能。
集成学习另外，我们还可以利用集成学习的方法来提高随机森林模型的泛化能力。
集成学习是一种将多个模型进行组合的方法，通过组合多个模型的预测结果来得出最终的预测结果。
对于随机森林模型来说，可以通过Bagging、Boosting等方法来提高模型的泛化能力。
通过集成学习，我们可以降低模型的方差，减少过拟合的情况，从而提高模型的泛化能力。
特征选择除此之外，特征选择也是提高随机森林模型泛化能力的一种重要方法。
在实际的数据集中，往往会存在很多无关的或冗余的特征，这些特征可能会对模型的泛化能力产生负面影响。
因此，通过特征选择的方法，我们可以筛选出对模型预测作用最大的特征，从而提高模型的泛化能力。
在随机森林模型中，我们可以通过特征重要性来进行特征选择，筛选出对模型预测有重要作用的特征。
交叉验证最后，交叉验证也是提高随机森林模型泛化能力的一种重要手段。
西瓜书PPT 08集成学习
阅读材料
集成学习方面的主要推荐读物是[Zhou,2012]，本章提及的所有 内容在该书中都有更深入的详细介绍。 [Kuncheva,2004;Rockach,2010b]可供参考，[Schapire and Freund,2012]则是专门关于Boosting的著作，集成学习方面有一 些专门性的会议MCS(International Workshop on Multiple Classifier System).
Boosting – AdaBoost推导
泰勒展开近似为
Boosting – AdaBoost推导
于是，理想的基学习器：
注意到
是一个常数，令Dt 表示一个分布:
Boosting – AdaBoost推导
根据数学期望的定义，这等价于令:
Boosting – AdaBoost推导
则理想的基学习器
结合策略 – 投票法
绝对多数投票法（majority voting）
相对多数投票法（plurality voting） 加权投票法（weighted voting）
结合策略 – 学习法
Stacking是学习法的典型代表
多响应线性回归(MLR)作为次级学习器的学习算法 效果较好
贝叶斯模型平均(BMA)
Bagging泛化误差的包外估计为：
Bagging与随机森林- Bagging实验
0.6
含 糖 率 0.4
0.2
好瓜 坏瓜
0.6
含 糖 率 0.4
0.2
好瓜 坏瓜
0.6
含 糖 率 0.4
0.2
好瓜 坏瓜
0
0.2 0.4 0.6 0.8
密度
(a) 3个基学习器
bagging的算法及案例
bagging的算法及案例转载声明原⽂作者：Datawhale学习社区原⽂链接：参考资料：著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者。
bagging的算法从原始样本集中有放回的抽取训练集。
每轮从原始样本集中使⽤Bootstraping的⽅法抽取n个训练样本，共进⾏k轮抽取，得到k个训练集。
（k个训练集之间是相互独⽴的）通过k个样本训练得到k个模型对分类问题：将上步得到的k个模型采⽤投票的⽅式得到分类结果；对回归问题，计算上述模型的均值作为最后的结果。
bagging的案例分析(基于sklearn，介绍随机森林的相关理论以及实例)Sklearn为我们提供了与两种Bagging⽅法的API，我们在这⾥通过⼀个完整的例⼦演⽰Bagging在分类问题上的具体应⽤。
这⾥两种⽅法的默认基模型是。
Bagging的⼀个典型应⽤是随机森林。
顾名思义，“森林”是由许多“树”bagging组成的。
在具体实现上，⽤于每个决策树训练的样本和构建决策树的特征都是通过随机采样得到的，随机森林的预测结果是多个决策树输出的组合（投票）。
随机森林的⽰意图如下：使⽤sklearn来实现基于决策树⽅法的bagging策略。
创建⼀个含有1000个样本20维特征的随机分类数据集：# test classification datasetfrom sklearn.datasets import make_classification# define datasetX, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15,n_redundant=5, random_state=5)# summarize the datasetprint(X.shape, y.shape)我们将使⽤重复的分层k-fold交叉验证来评估该模型，⼀共重复3次，每次有10个fold。
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一、R中boosting回归
这个主要用R中的mboost包中的mboost函数来实现。
但是作为铺助，还要加载party包。
函数如下
mboost(formula, data = list(),baselearner = c("bbs", "bols", "btree", "bss", "bns"), ...)
其中的参数需要注意formula的输入格式。
至于data也可以是数据框。
我们用决策树的boosting方法。
要注意查看formula的输入格式，参见下面的具体例子。
一个具体的例子
我们使用我的电脑上自带的数据，即E:\Documents\R中的mg文本文件中的数据。
该数据无任何说明，知道它是由6个自变量和一个因变量构成。
试验如下。
> library(party)
> library(mboost)
> w<-read.table('mg.txt',header=T)
>B1<-mboost(y~btree(x1)+btree(x2)+btree(x3)+btree(x4)+btree(x5)+btre e(x6),data=w[-1,]) #构建分类器，用除掉第一个样本的数据做训练数据。
>y0<-predict(B1,w[1,]) #用第一个样本作测试。
二、bagging回归
与boosting回归想法类似，bagging回归的做法就是不断放回地对训练样本进行再抽样，对每个自助样本都建立一棵回归树，对于每一个观测，每棵树给一个预测，最后将其平均。
使用到的函数包为ipred，使用函数为bagging（），用法如下：bagging(formula, data, subset, na.action=na.rpart, ...)
主要参数介绍：
formula：回归方程形式
data：数据集（数据框）
control：对树枝的控制，使用函数rpart.control（），可以控制诸如cp值，xval等参量。
（注意必须加载过rpart包，才能找到rpart.control 函数）
下面是用bagging对iris数据进行测试的例子。
> data(iris)
> ir<-iris
> set.seed(124)
> count.test<-round(runif(50,1,150))
> test<-ir[count.test,]
> library(ipred)
> reg<-bagging(Species~.,data=ir)
> pre<-predict(reg,test) #pre是一个类别标签向量。
> dim(test[test$Species!=pre,])[1]/dim(test)[1] #计算错误率
[1] 0
我们可以看到正确率为100%
三、随机森林
与bagging回归相比，随机森林则更进一步，不仅对样本进行抽样，还对变量进行抽样。
使用到的函数包为randomForest，使用函数为randomForest（），用法如下：
randomForest(formula, data=NULL, ..., subset,
na.action=na.fail,ntree=500)
注：ntree是随机森林中决策树的数目，默认为500棵
这里值得一提的是，随机森林有个十分牛逼的性质，不会出现过拟合现象，这也省去了我们确定树的分类程度等一系列麻烦的事情。
而且随机森林还可以输出自变量重要性度量
一个随机森林具体的例子。
依然使用iris数据集
> data(iris)
> ir<-iris
> set.seed(124)
> count.test<-round(runif(50,1,150))
> test<-ir[count.test,]
> library(randomForest)
> reg<-randomForest(Species~.,data=ir,importance=T)
> pre<-predict(reg,test) #对测试集进行分类。
返回的是一个类别标签
> dim(test[test$Species!=pre,])[1]/dim(test)[1]#计算错误率
[1] 0
> reg$importance #查看自变量的重要性。
分别从均方误差递减的角度
和精确度递减的角度来衡量重要程度。
正确率仍然为100%
那么，怎么估算变量的重要性分数呢？依据是这样的。
第一个分数是当一次删除每个变量时，随机森林错误增加的百分比。
在每个变量被删除时，通过计算树在样本外数据上的均方误差的增加来估计该指标。
该指标是对随机森林中所有树得到的结果进行标准化得到的。
第二个得分是与变量导致的结点杂志减少有关，当然它也是对所有树的平均值。
另外，你也可以作图来观察变量的重要性。
用函数varImpPlot
语法：varImpPlot(x,type=)
其中x是randomForest得到的对象，type是作图的方式。