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什麼是隨機森林?
隨機森林最後分類取決於什麼?
隨機森林有兩個未解之謎,你知道嗎?
隨機森林(random forest)的隨機性是什麼?
2019年9月28日 · ML入門（十七）隨機森林 (Random Forest) Chung-Yi. ·. Follow. Published in. 程式設計之旅. ·. 3 min read. ·. Sep 28, 2019. 介紹. Random Forest的基本原理是，結合多顆CART樹（CART樹為使用GINI算法的決策樹），並加入隨機分配的訓練資料，以大幅增進最終的運算結果。...
- Chung-Yi
2019年8月22日 · 隨機森林是一種由決策樹構成的集成算法，他在很多情況下都能有不錯的表現。 本文將介紹隨機森林的基本概念、4 個構造步驟、4 種方式的對比評測、10 個優缺點和 4 個應用方向。 什麼是隨機森林？ 隨機森林屬於 集成學習 中的 Bagging（Bootstrap AGgregation 的簡稱） 方法。 如果用圖來表示他們之間的關係如下： 決策樹 – Decision Tree. 在解釋隨機森林前，需要先提一下決策樹。 決策樹是一種很簡單的算法，他的解釋性強，也符合人類的直觀思維。 這是一種基於if-then-else規則的有監督學習算法，上面的圖片可以直觀的表達決策樹的邏輯。 詳細了解決策樹，可以看看《一文看懂決策樹 – Decision tree（3個步驟+3種典型算法+10個優缺點）》
2018年12月23日 · 決策樹是隨機森林的基本構成要素，而且是一種直觀的模型。 我們可以將決策樹視爲一系列關於數據的是/否問題，從而最終得出一個預測類別（或迴歸情況下的連續值）。 這是一個可解釋的模型，因爲它非常像我們人類進行分類的過程：在我們做出決定之前（在理想世界中），我們會對可用數據進行一系列的詢問。 決策樹的技術細節在於如何形成關於數據的問題。 在CART算法中，通過確定問題（稱爲節點的分裂）來構建決策樹，這些問題在得到應答時會導致基尼不純度（Gini Impurity）的最大減少。 這意味着決策樹試圖形成包含來自單個類的高比例樣本（數據點）的節點，這個過程通過在能將數據乾淨地劃分爲不同類的特徵中找到適當的值來實現。
在 機器學習 中， 隨機森林 是一個包含多個 決策樹 的 分類器 ，並且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的 眾數 而定。 這個術語是1995年 [1] 由 貝爾實驗室 的 何天琴 （英語：Tin Kam Ho） 所提出的 隨機決策森林 （ random decision forests ）而來的。 [2] [3] 然後 Leo Breiman （英語：Leo Breiman） 和 Adele Cutler （英語：Adele Cutler） 發展出推論出隨機森林的演算法。 而"Random Forests"是他們的 商標 。 這個方法則是結合Breimans的"Bootstrap aggregating"想法和Ho的"random subspace method"以建造決策樹的集合。
2021年9月26日 · 隨機森林其實就是進階版的決策樹，所謂的森林就是由很多棵決策樹所組成。 隨機森林是使用 Bagging 加上隨機特徵採樣的方法所產生出來的整體學習演算法。 還記得在前幾天的決策樹演算法中，當模型的樹最大深度設定太大的話容易讓模型過擬合。 因此隨機森林藉由多棵不同樹的概念所組成，讓結果比較不容易過度擬合，並使得預測能力更提升。 隨機森林的生成方法. 首先從訓練集中抽取 n’ 筆資料出來，然而這 n’ 筆資料是可以被重複抽取的。 假設我們有一千筆資料我們要從中抽取 100 筆資料出來，這 100 筆資料裡面可能會有重複的數據。 接著第二步從這些抽取出來的資料中挑選 k 個特徵當作決策因子的後選，因此每一棵樹只能看見部分的特徵。 第三步重複以上步驟 m 次並產生 m 棵決策樹。
2019年9月17日 · 隨機森林其實就是一個包含多棵決策樹的模型，在森林裡面建構一棵棵各自獨立的決策樹，最後以投票方式 (眾數/取平均)來決定最終的結果。 隨機森林的運作原理. 隨機森林最主要的運作原理為Bagging，採取取後放回的方式建立資料子集，並用這些不同的資料子集來建立森林裡的決策數。 隨機森林採用Bootstrap的方式分別對樣本以及特徵進行取後放回的抽樣，建立起一棵棵的決策樹。 在兩個隨機因子之下，讓隨機森林較不容易產生過度配適的現象。 當森林裡的決策樹都建構好後，最終將以投票的方式來決定結果。 對於離散型的資料，將採取個別決策樹結果的眾數；對於連續型的資料，則採取個別決策樹結果的平均值。 隨機森林的優缺點.
2019年2月4日 · 什麼是隨機森林算法？ 首先，隨機森林算法是一種監督分類算法。 我們可以從它的名字看到它，即通過某種方式創建一個森林並使其隨機。 森林中樹木的數量與可獲得的結果之間存在直接關係： 樹木數量越多，結果越準確。 但有一點需要注意的是，創建森林與使用信息增益或增益指數方法構建決策不同。 決策樹是決策支持工具。 它使用樹狀圖來顯示可能的後果。...
