xgb和随机森林的比较,随机森林用来解决什么问题

xgb和随机森林的比较,随机森林用来解决什么问题

①随机森林采用bagging算法，分类器之间不存在依赖关系。 XGB使用Boosting算法，每个分类器之间存在依赖关系。 ②XGB会根据特征重要性进行排序，随机森林随机选择特征。③随机森林并不一样。上一篇文章简单总结了XGBoost的原理，以及XGB和GBDT、XGB和随机森林的区别。下一篇文章将更新XGBoost访谈。 常见问题及解答，希望对朋友们有所帮助#面试#数据分析我擅长#数据分析#

随机森林统计每棵决策树的预测结果，选择得票最多的结果作为样本的最终分类结果。 本研究中的RF集成了100个决策树分类器。 1.5.5ExtremeGradientBoostingExtremeGradientBoosting(e5)xgboost也考虑了在数据量比较大且内存又不够的情况下如何有效地利用磁盘。它主要结合了多线程、数据压缩、分片等方法来尽可能的提高算法。 效率。 适用场景：分类、回归问题均适用。 Rf：优点：2）随机

xgb_classifier.fit(X_train_scaled,y_train,verbose=True)end=time()train_time_xgb=end-startApplyarandomforestclassifierwith100treesandstandardentropy=RandomForestClassifier(rando6.因为随机森林采样了所有样本，所以方差(variance)比较小，但是偏差(bias)比较大，所以随机森林的深度树一般比较深，可以减少偏差。因为GBD有加权形式，对样本进行分类，偏差（bias）

这个和ROC曲线类似，在曲线上找到Max(TPR-FPR)，这个值就是KS值，KS值越大，随机森林的综合学习方法就是bagging。不过与bagging不同的是，bagging只使用了bootstrap。 反采样样本，不过随机森林是随机采样样本，而且也是随机选择特征，从而防止过拟合。

GBDT是串行生成的随机森林，结果由多数投票决定，而GBD是多棵树的累加和。随机森林对离群值不敏感，而GBD对离群值比较敏感。随机森林减少了模型的方差，而GR随机森林RF随机森林的综合学习方法是bagging。不过，与bagging不同的是，bagging只使用了bootstraps抽样样本有放回，但随机森林是随机抽样样本。