1. 什么是隨機(jī)森林??
隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法,通過構(gòu)建多棵決策樹,并讓它們進(jìn)行投票來提高預(yù)測準(zhǔn)確性。

2. 隨機(jī)森林如何避免過擬合??
隨機(jī)森林通過從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取樣本構(gòu)建決策樹來避免過擬合。

3. 構(gòu)建隨機(jī)森林需要多少棵決策樹??
通常100-500棵決策樹就可以得到較好的效果,具體數(shù)量需要通過交叉驗(yàn)證選擇。

4. 構(gòu)建隨機(jī)森林時(shí)候如何隨機(jī)抽取樣本??
可以通過隨機(jī)抽取樣本的方式,也可以通過隨機(jī)抽取特征的方式。通常隨機(jī)抽取特征的方式效果更好。

5. 構(gòu)建隨機(jī)森林時(shí)每個(gè)決策樹的最大深度怎么設(shè)置??
每個(gè)決策樹的最大深度不需要太深,3-10層就可以了。過深會(huì)導(dǎo)致過擬合。

6. 隨機(jī)森林如何進(jìn)行預(yù)測??
隨機(jī)森林通過集成所有決策樹的預(yù)測結(jié)果,選擇投票最多的類別作為最終預(yù)測結(jié)果。

7. 隨機(jī)森林的主要參數(shù)有哪些?
隨機(jī)森林的主要參數(shù)有棵樹數(shù)量、每個(gè)樹的樣本數(shù)量、每個(gè)樹的特征數(shù)量、每個(gè)樹的最大深度等。

8. 隨機(jī)森林的優(yōu)點(diǎn)是什么?
隨機(jī)森林的優(yōu)點(diǎn)是準(zhǔn)確率高、防止過擬合、對噪音數(shù)據(jù)魯棒性好、可用于特征選擇等。

?9. 隨機(jī)森林的缺點(diǎn)是什么??
隨機(jī)森林的缺點(diǎn)是模型復(fù)雜、訓(xùn)練時(shí)間長、模型不可解釋性強(qiáng)等。

10. 隨機(jī)森林如何用于特征選擇??
隨機(jī)森林可以通過計(jì)算每個(gè)特征在構(gòu)建決策樹中的重要性來進(jìn)行特征選擇。

11. 怎樣繪制隨機(jī)森林??
可以繪制每個(gè)決策樹,也可以通過重要性特征值繪制特征重要性圖來可視化隨機(jī)森林。

12. 怎樣判斷隨機(jī)森林的性能?
可以通過計(jì)算隨機(jī)森林在測試集上的準(zhǔn)確率、召回率和F1-score來判斷隨機(jī)森林的性能。

13. 隨機(jī)森林如何調(diào)參??
主要通過調(diào)整棵樹數(shù)量、每個(gè)樹的樣本數(shù)、每個(gè)樹的特征數(shù)和每個(gè)樹的最大深度來調(diào)參隨機(jī)森林。

14. 隨機(jī)森林中的決策樹如何生成??
隨機(jī)森林中的每棵決策樹是獨(dú)立生成的,通過隨機(jī)抽取訓(xùn)練樣本和特征來構(gòu)建。

15. 隨機(jī)森林適用于哪些問題??
隨機(jī)森林適用于分類問題、回歸問題、特征選擇等。

16. 怎樣評價(jià)隨機(jī)森林分類器的準(zhǔn)確率??
通過計(jì)算在測試集上的準(zhǔn)確率、召回率和F1-score來評價(jià)隨機(jī)森林分類器的準(zhǔn)確率。

17. 隨機(jī)森林和提升方法有何區(qū)別??
隨機(jī)森林的每棵樹是獨(dú)立構(gòu)建的,提升方法的每棵樹是依賴前面樹構(gòu)建的。

18. 隨機(jī)森林中如何確定每個(gè)決策樹的權(quán)重??
隨機(jī)森林中每個(gè)決策樹的權(quán)重相同,預(yù)測結(jié)果通過投票表決來確定。

19. 隨機(jī)森林的理論基礎(chǔ)是什么??
隨機(jī)森林的理論基礎(chǔ)是集成學(xué)習(xí)理論和決策樹理論。

20. 隨機(jī)森林的典型實(shí)現(xiàn)方法有哪些??
典型的隨機(jī)森林實(shí)現(xiàn)方法有Scikit-learn的RandomForestClassifier、Spark的RandomForestClassifier、H2O的RandomForest等。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-813894.html

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