随机森林处理缺失值方法？
对于训练集，同一个class下的数据，如果分类变量缺失，用众数填补，如果是连续变量缺失，用中位数填补
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随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力。 1. bagging的原理 在集成学习原理小结中，我们给Bagging画了下面一张原理图。 从上图可以看出，Bagging的弱学习器之间的确没有boosting那样的联系。它的特点在“随机采样”。那么什么是随机采样？ 随机采样(bootsrap)就是从我们的训练集里面采
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在随机森林方法中，创建了大量决策树。 每个观察都被送入每个决策树。 每次观察的最常见结果用作最终输出。 一个新的观察结果被输入所有树木，并对每个分类模型进行多数投票。 对构建树时未使用的情况进行错误估计。 这称为OOB (Out-of-bag)错误估计，以百分比形式提及。 R包"randomForest"用于创建随机森林。 安装R包 在R控制台中使用以下命令安装程序包。 您还必须安装依赖包（如果有
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集成方法: ensemble method（元算法：meta algorithm） 概述 概念：是对其他算法进行组合的一种形式。 通俗来说： 当做重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见。 机器学习处理问题时又何尝不是如此？ 这就是集成方法背后的思想。 集成方法： 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器
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主要内容：安装R包 - randomForest,语法,示例在随机森林方法中，创建了大量的决策树。每个观察结果都被送入每个决策树。 每个观察结果最常用作最终输出。对所有决策树进行新的观察，并对每个分类模型进行多数投票。 对于在构建树时未使用的情况进行错误估计。 这被称为OOB(Out-of-bag)错误估计，以百分比表示。 R中的软件包用于创建随机林。 安装R包 - randomForest 在R控制台中使用以下命令安装软件包，还必须安装其它依赖软件包(如
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1 Bagging Bagging采用自助采样法(bootstrap sampling)采样数据。给定包含m个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时，样本仍可能被选中， 这样，经过m次随机采样操作，我们得到包含m个样本的采样集。 按照此方式，我们可以采样出T个含m个训练样本的采样集，然后基于每个采样集训练出一个基本学习器，再将这些基本学习
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我有一个随机森林，目前建立在100个不同的变量之上。我希望能够只选择“最重要”的变量来构建我的随机森林，以尝试提高性能，但我不知道从哪里开始，除了从rf$重要性中获得重要性。 我的数据只是由数字变量组成，这些变量都经过了缩放。 以下是我的射频代码：