随机森林

【机器学习案列】使用随机森林（RF）进行白葡萄酒质量预测🧑 博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）

【机器学习】【集成学习——决策树、随机森林】从零起步：掌握决策树、随机森林与GBDT的机器学习之旅在机器学习领域，集成学习（Ensemble Learning）是一种强大的技术，它通过组合多个模型来提高预测性能，增强模型的泛化能力。集成学习的核心思想是“三个臭皮匠，赛过诸葛亮”，即多个弱模型的组合往往能够胜过单一的强模型。在众多集成学习方法中，决策树、随机森林和梯度提升决策树（GBDT）是最为常见且强大的几种。

数学建模中随机森林分类随机森林是一种集成学习方法，属于决策树的扩展。它通过构建多棵决策树并结合其结果进行预测，能够显著提升模型的准确性和鲁棒性。随机森林特别适用于分类和回归任务，广泛应用于许多实际问题中，如金融欺诈检测、疾病预测、图像识别等。

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深入解析：Python中的决策树与随机森林在这个数据驱动的时代，机器学习技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中，决策树和随机森林作为两种强大的算法，在分类和回归任务中表现尤为出色。本文将带领大家深入了解这两种算法在Python中的实现，从基础到实战，逐步揭开它们的神秘面纱。

程序猿阿伟

《C++巧铸随机森林：开启智能决策新境界》在人工智能与机器学习的广袤天地中，随机森林算法以其卓越的性能和广泛的适用性闪耀着独特的光芒。而 C++这一强大的编程语言，凭借其高效的运行效率和对底层资源的精细掌控能力，为随机森林算法的实现提供了坚实的支撑。在这篇博客中，我们将深入探讨如何运用 C++来实现随机森林算法，开启一段充满挑战与惊喜的技术之旅。

Python机器学习笔记（五、决策树集成）集成（ensemble）是合并多个机器学习模型来构建更强大模型的方法。这里主要学习两种集成模型：一是随机森林（random forest）；二是梯度提升决策树（gradient boosted decision tree）。

【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-随机森林（Random Forest）随机森林是一种基于集成学习（Ensemble Learning）思想的算法，由多个决策树构成。它通过结合多棵决策树的预测结果来提升模型的泛化能力和准确性，同时减少过拟合的风险。

Python当打之年

【机器学习 | 基于Lasso回归和随机森林的上海链家二手房房价预测】本期将利用Lasso回归和随机森林模型对上海链家二手房数据进行分析与预测看看哪些特征对上海二手房房价影响比较大、不同算法模型对房价预测准确度如何等，希望对大家有所帮助，如有疑问或者需要改进的地方可以联系小编。

XGBoost:从决策树到极限梯度提升树XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)算法,又叫极限梯度提升树，作为集成学习的代表算法之一,不但在学习效率和可扩展性方面展露头角,更在学习精度与鲁棒性方面做出独特贡献;是横扫各大数据挖掘比赛的首选大杀器。本文将从基础知识决策树作为切入点,以决策树到集成学习的发展脉络为线索,着重介绍XGBoost模型解决了哪些问题,如何解决这些问题。

周志华深度森林deep forest（deep-forest）最新可安装教程，仅需在pycharm中完成，超简单安装教程没有pycharm的，在站内搜索安装教程即可。https://github.com/LAMDA-NJU/Deep-Forest

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随机森林（Random Forest, RF）筛选回归数据（处理异常值）下面是一个完整的 MATLAB 代码示例，用于实现随机森林（Random Forest, RF）回归，执行 5 折交叉验证，并根据预测误差删除误差较大的行，将处理后的数据保存为新的 Excel 文件。

十七算法实验室

Matlab实现北方苍鹰优化算法优化随机森林算法模型（NGO-RF）（附源码）目录 1.内容介绍 2.部分代码 3.实验结果 4.内容获取1内容介绍北方苍鹰优化算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）是一种新颖的群智能优化算法，灵感源自北方苍鹰捕食时的策略。该算法通过模拟苍鹰的搜寻、接近和捕捉猎物的行为模式，实现对解空间的高效探索与开发。NGO具有较强的全局搜索能力和快速收敛的优点，适用于解决复杂的优化问题。

2025 - 生信信息学 - GEO数据分析 - RF分析（随机森林）

机器学习基础05_随机森林&线性回归机器学习中有一种大类叫集成学习（Ensemble Learning），集成学习的基本思想就是将多个分类器组合，从而实现一个预测效果更好的集成分类器。集成算法大致可以分为：Bagging，Boosting 和 Stacking 三大类型。

学不会lostfound

一、机器学习算法与实践_07支持向量机与集成学习算法笔记SVM（Support Vector Machine，即：支持向量机）是一种监督学习算法，主要用于分类问题，但也可用于回归分析（称为支持向量回归，Support Vector Regression，简称SVR）

机器学习day5-随机森林和线性代数1集成学习的基本思想就是将多个分类器组合，从而实现一个预测效果更好的集成分类器。大致可以分为：Bagging，Boosting 和 Stacking 三大类型。

十七算法实验室

Matlab实现麻雀优化算法优化随机森林算法模型（SSA-RF）（附源码）目录 1.内容介绍 2.部分代码 3.实验结果 4.内容获取1内容介绍麻雀优化算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种基于自然界中麻雀觅食和躲避天敌行为的新型群智能优化算法。SSA通过模拟麻雀群体中个体之间的信息交流和社会互动来指导搜索过程，旨在高效地探索解空间并找到最优解。该算法具有较强的全局搜索能力和局部开发能力，适用于求解各种复杂的连续优化问题。

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机器学习中的分类：决策树、随机森林及其应用💗💗💗欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢迎在文章下方留下你的评论和反馈。我期待着与你分享知识、互相学习和建立一个积极的社区。谢谢你的光临，让我们一起踏上这个知识之旅！

秀儿还能再秀

机器学习：随机森林——基于决策树的模型随机森林是通过构建多棵相对独立的决策树来进行预测的集成方法，用于分类或回归任务。其核心思想是“bagging”（Bootstrap Aggregating），即在训练时从数据集中有放回地随机采样，生成多份样本集，每份样本集用于训练一棵决策树。最后，将所有决策树的预测结果通过投票（分类）或平均（回归）得到最终结果。

机器学习（七）——集成学习（个体与集成、Boosting、Bagging、随机森林RF、结合策略、多样性增强、多样性度量、Python源码）Bagging和随机森林是并行式集成学习方法，通过从原始训练集中采样产生不同的子集来训练基学习器。为了使基学习器具有明显差异，一种可能的做法是对训练样本进行采样，产生出若干个不同的子集，再从每个数据子集中训练出一个基学习器。但是为了保证基学习器效果不是太差，可以使用相互有交叠的子集。