分享：两篇关于RF PA 的博士论文

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数据科学之机器学习子篇——RF的数学原理及应用

“想要使人对你感兴趣，就着别的兴趣谈” -- 《人性的弱点》

前一段时间，大家啃了LR \ DT \ SVM \ GBDT，今天来吃RF，会不会有一种so easy的感觉？如果有，那么恭喜你，厉害了！马上晋升高阶段位了。

RF中的决策树部分的数学原理，这里就不重复了，辛苦大家回头翻一翻《数据科学之机器学习子篇 -- DT的数学原理》。

今天我们首先了解为什么RF这种bagging的ensemble model能够很好的降低过拟合，然后我们再实际使用sklearn实战一下RF。

一、RF能够很好的降低拟合的主要作用在这里：

图片来源：肖坚《基于随机森林的不平衡数据分类方法研究》（哈工大2013年12月硕士论文）

因为上限的限制，RF可以有效的降低过拟合。详细内容建议阅读上述文献

二、RF实战

大家是否还记得之前介绍NB的时候给出的一个实际的互联网金融反欺诈case，最高的高斯模型可以达到0.56，但是换成伯努利就差的多了，如果不做LR变换可能就更差了。下图是基本没有调参情况下得到的RF，AUC=0.56，小白还尝试了调试几次参数，发现效果都不明显，意味着当前能力下，RF可以迅速的收敛。

RF ROC

RF的参数列表：

参数列表

今天RF就介绍到这里，明天我们针对一个实际问题，手把手的学习一下各个模型的工程实战。

版权申明：本文为数据科学小白原创文章，转载请注明出处。

参考文献：

1、肖坚《基于随机森林的不平衡数据分类方法研究》（哈工大2013年12月硕士论文）

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