欧洲杯随机森林python实例(随机森林算法实现代码)

1-如何用python实现随机森林分类

1、原理：（随机森林的分类预测和回归预测sklearn.ensemble.RandomForestRegressor方法）(1)给定训练集S，测试集T，特征维数F。

2、RFclf ：分类器；X：训练样本：RFclf.predict_proba(X)：返回样本分类的概率 #sum(RFclf.predict_proba(X)) = 1 RFclf.transform(X，threshold)：返回筛选后的样本；threshold是阈值，可以省略。

3、分类器：使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、K最近邻算法（KNN）等对提取的特征进行分类。

2-怎么将随机森林的特征重要性和特征名对应上

1、好了，这样一来随机森林就训练好了，其中已经把特征的重要性评估也做好了，我们拿出来看下。输出的结果为 对的就是这么方便。

2、2）随机对袋外数据OOB所有样本的特征X加入噪声干扰（可以随机改变样本在特征X处的值），再次计算袋外数据误差，记为errOOB2。3）假设森林中有N棵树，则特征X的重要性=∑（errOOB2-errOOB1）/N。

3、随机森林中进行特征重要性的评估思想为： 判断每个特征在随机森林中的每颗树上做了多大的贡献，然后取个平均值，最后比一比特征之间的贡献大小。其中关于贡献的计算方式可以是基尼指数或袋外数据错误率。

3-求python写的随机森林的roc代码

1、ROCR包中主要是两个class：prediction和performance。

2、可以使用回溯法枚举出符合条件的矩阵，以避免使用过多的for循环嵌套。

3、首先引用py中网络的相关组件 def grade(uname，password)：从外部获取用户名和密码，带入opener中，按网站的接收格式向地址发送信息，等待网站返回结果：成功登录或者失败。

4、本文的目的不是赢得比赛，而是建立我们自己的基准。让我们用python代码来执行上面的步骤，建立你的第一个有较高影响的模型。让我们开始付诸行动 首先我假设你已经做了所有的假设生成并且你擅长使用python的基本数据科学操作。

5、可以使用一个循环来计算每个阶乘的值，然后将它们相加，直到总和大于9999为止。

4-求问随机森林算法的简单实现过程?

假设此时「体重」的 Gini 不纯度更低，那么第 2 个节点便是「体重」，如下图：继续下去，我们便产生了一棵决策树。

对于每一个节点，随机选择m个基于此点上的变量。根据这 m 个变量，计算其最佳的分割方式。 每棵树都会完整成长而不会剪枝（Pruning）（这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被采用）。

输入为样本集D={(x1，y1)，(x2，y2)，...(xm，ym)}，弱学习器算法， 弱分类器迭代次数T。输出为最终的强分类器f(x). 1）对于t=1，..，T：理解了bagging算法，随机森林(Random Forest，以下简称RF)就好理解了。

随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于集成学习方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。

5-随机森林的没课子树是独立同分布的吗

随机森林算法的实质是一种树预测器的组合，其中每一棵树都依赖于一个随机向量，森林中的所有的向量都是独立同分布的。本文简单介绍了随机森林的原理，并对近几年来随机森林在姿势识别和人脸识别中的应用进行讨论。

随机森林就是用随机的方式建立一个森林，在森林里有很多决策树组成，并且每一棵决策树之间是没有关联的。

另一种是bagging流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。

不同子数据集的元素可以重复，同一个子数据集中的元素也可以重复。

随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由LeoBreiman和AdeleCutler提出，并被注册成了商标。它的工作原理主要是生成多个分类器或者模型，各自独立地学习和作出预测。