随机森林与bagging的异同
时间: 2023-09-27 14:07:22 浏览: 49
随机森林和 bagging 都是基于集成学习的思想,都是通过集成多个模型来提高模型的准确性。
相同点:
1. 都是基于集成学习的思想,通过集成多个模型来提高模型的准确性。
2. 都可以使用并行计算加快模型训练的速度。
3. 都可以通过对样本进行有放回的抽样(即 bootstrap 抽样)来得到不同的训练集,从而增加模型的多样性。
不同点:
1. bagging 是将 bootstrap 抽样得到的训练集分配给多个基分类器(如决策树、神经网络等)进行训练,然后通过投票或平均等方式来得到最终结果。而随机森林是在 bagging 的基础上,对每个基分类器的特征进行随机选择,从而增加基分类器之间的差异,进一步提高模型的性能。
2. 在 bagging 中,每个基分类器都是用全部的特征进行训练,而在随机森林中,每个基分类器只使用了部分特征,这样可以减少特征的冗余性,提高模型的泛化能力。
3. 在 bagging 中,每个基分类器的权重是相等的,而在随机森林中,每个基分类器的权重是不同的,根据其在 out-of-bag 样本上的表现来确定。
总的来说,随机森林是在 bagging 的基础上,对每个基分类器的特征进行随机选择,从而增加模型的多样性,提高模型的性能和泛化能力。
相关问题
随机森林bagging
随机森林是一种基于bagging思想的集成学习算法。它通过构建多个决策树来进行分类或回归预测,并且每个决策树都是在随机选取的样本和特征集上进行训练的。
具体来说,随机森林的训练过程如下:
1. 随机选择样本集中的一部分样本(有放回地抽样),并且使用这些样本来训练一个决策树。
2. 对于每个节点,随机选择k个特征(k<<总特征数),并从这k个特征中选择最优的特征来进行分裂。
3. 重复1、2步骤,构建多个决策树。
在预测时,随机森林将所有决策树的结果进行平均或投票,从而得到最终的预测结果。
随机森林具有以下优点:
1. 对于高维数据和大量数据,具有良好的拟合能力。
2. 可以处理大量的特征和样本,同时减少过拟合问题。
3. 随机森林可以进行特征重要性评估,帮助我们更好地理解数据。
4. 随机森林可以处理离散型和连续型特征。
总之,随机森林是一种非常强大的集成学习算法,适用于各种分类和回归任务。
随机森林Bagging模型如何建立
建立随机森林Bagging模型的步骤如下:
1. 收集数据集:从数据集中随机选择n个样本,放回到原数据集中,形成一个新的数据集。
2. 对数据集中的每个样本随机选择k个特征(k<<特征总数),形成一个新的特征集。
3. 用新的数据集和新的特征集训练一个决策树模型。
4. 重复步骤1-3,构建多个决策树模型,形成随机森林Bagging模型。
5. 对于新的样本,让每个决策树模型进行预测,然后根据预测结果进行投票,选择得票最多的类别作为最终预测结果。
需要注意的是,在实际应用中,还需要进行模型调参等一系列操作来提高模型的预测性能。