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機(jī)器學(xué)習(xí)之隨機(jī)森林（二）
2019-02-20
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在上一篇文章中我們簡(jiǎn)單給大家介紹了關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)，順便也講了講機(jī)器學(xué)習(xí)誤差的原因。其實(shí)不管是什么算法都是有方差和偏差存在的。在理想情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)的誤差就會(huì)小的很多。隨機(jī)森林是可以減少方差的，而我們?cè)谏弦黄恼轮幸擦艚o大家兩個(gè)問題，第一是隨機(jī)森林是怎么減少這種誤差？第二個(gè)問題是隨機(jī)森林有什么優(yōu)缺點(diǎn)。帶著這兩個(gè)問題，我們給大家介紹一下這些內(nèi)容。


其實(shí)隨機(jī)森林一種可以減少方差的算法，如果大家接觸過決策樹的話，那么大家一定知道，決策樹以高方差、低偏差。這主要是因?yàn)樗軌驅(qū)?fù)雜的關(guān)系，甚至是過擬合數(shù)據(jù)中的噪聲進(jìn)行建模。也就是說決策樹訓(xùn)練的模型通常是精確的，但常常在同一數(shù)據(jù)集中的不同數(shù)據(jù)樣本之間顯示出很大程度的變化。而隨機(jī)森林則是通過聚合單個(gè)決策樹的不同輸出來減少可能導(dǎo)致決策樹錯(cuò)誤的方差。通過多數(shù)投票算法，我們可以找到大多數(shù)單個(gè)樹給出的平均輸出，從而平滑了方差，這樣模型就不容易產(chǎn)生離真值更遠(yuǎn)的結(jié)果。


說到這里，我們就不得不說一說隨機(jī)森林的思想，隨機(jī)森林思想是取一組高方差、低偏差的決策樹，并將它們轉(zhuǎn)換成低方差、低偏差的新模型。看到這里，大家的腦海里有一個(gè)問題，那就是為什么隨機(jī)森林是隨機(jī)的？這是因?yàn)?a href='/map/suijisenlin/' style='color:#000;font-size:inherit;'>隨機(jī)森林中的隨機(jī)來源于算法用訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不同子集訓(xùn)練每個(gè)單獨(dú)的決策樹，用數(shù)據(jù)中隨機(jī)選擇的屬性對(duì)每個(gè)決策樹的每個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分割。通過分割打亂元素，使其具有隨機(jī)性。通過引入這種隨機(jī)性元素，該算法能夠創(chuàng)建彼此不相關(guān)的模型。這導(dǎo)致可能的誤差均勻分布在模型中，意味著誤差最終會(huì)通過隨機(jī)森林模型的多數(shù)投票決策策略被消除。這就是隨機(jī)森林的思想，同時(shí)也是隨機(jī)森林為什么能夠降低方差和偏差的原因。


我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹了關(guān)于隨機(jī)森林降低偏差和方差的方式，通過這些內(nèi)容我們可以從側(cè)面了解到隨機(jī)森林的工作原理。由于篇幅原因我們?cè)谶@篇文章中無(wú)法給大家講解隨機(jī)森林優(yōu)缺點(diǎn)的知識(shí)了，我們會(huì)在下一篇文章中為大家介紹剩余部分的內(nèi)容。

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