西南交通大学 机器学习 实验9.docx

西南交通大学机器学习实验9 本实验主要介绍了 Bagging 集成学习的概念和实现，通过构建随机森林模型对手写数字识别数据集进行分类。下面是实验的详细知识点： 一、Bagging 集成学习 Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种常用的集成学习方法，通过对训练集进行采样，生成多个基模型，对预测结果进行组合，提高模型的泛化能力。Bagging 的主要思想是，通过对训练集进行随机采样，生成多个基模型，每个基模型对训练集进行学习，然后对预测结果进行组合，提高模型的准确性。 二、随机森林模型 随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成学习方法，通过组合多棵决策树，提高模型的泛化能力。随机森林模型可以处理高维度的数据，具有良好的泛化能力和鲁棒性。 三、决策树模型 决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习模型，通过对训练集进行学习，生成一个树形结构，用于分类或回归任务。决策树模型具有良好的解释性和泛化能力，广泛应用于机器学习领域。 四、信息熵指标 信息熵（Information Entropy）是一种常用的属性选择指标，用于决策树模型的划分属性选择。信息熵指标可以度量属性的不确定性，选择信息熵最小的属性作为划分属性，提高模型的准确性。 五、实验代码实现 实验代码使用 Python 语言实现，使用了 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-learn 库。实验代码主要包括三个部分：数据读取、模型训练和结果可视化。 六、实验结果分析 实验结果表明，随着基模型数量的增加，随机森林模型的准确性不断提高。当基模型数量为 20 时，随机森林模型的准确性达到最高，达到 0.962。实验结果验证了 Bagging 集成学习的有效性，证明了随机森林模型在多分类任务中的应用价值。 七、结论 本实验通过构建随机森林模型，验证了 Bagging 集成学习的有效性，证明了随机森林模型在多分类任务中的应用价值。实验结果表明，随机森林模型可以提高模型的泛化能力和准确性，具有良好的应用前景。