随机森林算法的流程思维导图
时间: 2024-05-22 20:09:27 浏览: 19
随机森林算法是一种基于决策树的集成学习方法,其流程可以概括为以下几个步骤:
1. 从样本集中通过有放回抽样的方式(即bootstrap采样)随机抽取n个样本作为训练集。
2. 对训练集中的每个样本,随机选择k个特征作为候选特征。
3. 对候选特征,利用某种准则(如信息增益、基尼指数等)选择最优特征作为该节点的分裂特征,将该节点分裂成两个子节点。
4. 重复步骤2和步骤3,直到达到预设的停止条件(如节点深度、叶子节点数等)。
5. 重复步骤1-4,构建多个决策树模型。
6. 对于新的测试样本,将其输入到每个决策树模型中进行分类或回归,并将每个模型的预测结果进行综合(如取平均值),得到最终的预测结果。
以下是随机森林算法流程思维导图:
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遗传算法python思维导图
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法,它通过模拟生物进化的过程,通过选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。下面是遗传算法的Python思维导图:
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遗传算法
├── 初始化种群
├── 评估适应度
├── 选择操作
│ ├── 轮盘赌选择
│ ├── 锦标赛选择
│ ├── 保留最佳个体
│ └── 其他选择方法
├── 交叉操作
│ ├── 单点交叉
│ ├── 多点交叉
│ ├── 均匀交叉
│ └── 其他交叉方法
├── 变异操作
│ ├── 点突变
│ ├── 区间突变
│ └── 其他变异方法
├── 更新种群
├── 判断终止条件
└── 输出最优解
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