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随机森林
入门
利用多种替代分析
、随机化策略
和集成学习的力量
。
© Salford Systems 2014
的出版物
初学者的随机森林简介
2
Salford Systems 和
RandomForests
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@SALFORDSYSTEMS
Salford Systems 自 1990 年以来
一直与加州大学伯克利分校和斯坦
福大学的世界领先的数据挖掘
研究人员合作,提供最佳的机器学
习和预测分析软件和解决方案
。 我们强大、易学
易用的工具已经成功地应用于
数据分析的各个领域。 应用程序
数量达到数千个,包括在线定向营
销、互联网和
信用卡欺诈检测、文本
分析、信用风险和保险
风险、大规模零售销售
预测、新颖的分割
方法、生物和医学
研究以及制造质量
控制。
Random Forests® 是 Leo Breiman、Adele
Cutler 和 Salford Systems 的注册商标
初学者的随机森林简介
3
目录
什么是随机森林? /4
宽数据 /36
随机森林的优势和劣势 /40
简单示例:波士顿房屋数据 /45
真实世界示例 /56
为什么选择Salford Systems? /67
随机森林是最强大的之一
完全自动化的机器学习
技术。 几乎不需要数据
准备或建模专业知识,分析师
可以轻松获得令人惊讶的有效模型。 “随
机森林”是现代数据科学家工具包中的一
个重要组成部分,在这个简要概述中,
我们涉及到
这种突破性方法的基本要素。
初学者的随机森林简介
4
第1章
什么是随机
森林?
先决条件
随机森林是由决策树构建而成的
因此,建议本简明指南的用户熟悉这种
基本的机器学习技术。
如果你对决策树不熟悉,我们建议你访问我们的网站,查看一些我们关于CART(分类和回归树)的入门材料。你不需要成为决策的专家
我们建议您访问我们的网站,查看一些
我们关于CART(分类和回归树)的入门
材料。您不需要成为决策的专家
树或CART遵循当前指南,但是
一些基本的理解将有助于使
这里的讨论更加易懂。
你还应该大致了解什么是
预测模型以及数据通常如何
为这些模型进行分析组织。
初学者的随机森林简介
5
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