随机森林算法通俗理解

随机森林的直观理解

导语：对于那些认为随机森林是黑匣子算法的人来说，这篇帖子会提供一个不同的观点。接下来，我将从4个方面去理解随机森林模型。 1.我们的特征有多重要？

在sklearn随机森林中使用model.feature_importance来研究其重要特征是很常见的。重要特征是指与因变量密切相关的特征，并且对因变量的变化影响较大。我们通常将尽可能多的特征提供给随机森林模型，并让算法反馈对预测最有用的特征列表。但仔细选择正确的特征可以使我们的目标预测更加准确。

计算feature_importances的想法很简单，但却很有效。把想法分解成简单的几步：训练随机森林模型（假定有正确的超参数）找到模型的预测分数（称之为基准分数）多次（p次，p为特征个数）计算预测分数，每次打乱某个特征的顺序，可见下图将每次预测分数与基准分数进行比较。如果随机调整特征顺序后预测分数小于基准分数，这意味着我们的模型如果没有这个特征会变得很糟糕。删除那些不会降低基

准分数的特征，并用减少后的特征子集重新训练模型。 图1：计算特征重要性

注：将F4列打乱重新进行预测来判断特征F4的重要性

计算特征重要性的代码：

下面的代码将为所有特

随机森林 维基百科，自由的百科全书 在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 而 \是他们的商标。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho所提出的随机决策森林（random decision forests）而来的。这个方法则是结合 Breimans 的 \Bootstrap aggregating\想法和 Ho 的\以建造决策树的集合。 学习算法 根据下列算法而建造每棵树： 1. 用 N 来表示训练用例（样本）的个数，M表示特征数目。

2. 输入特征数目 m ，用于确定决策树上一个节点的决策结果；其中m应远小于M。

3. 从N个训练用例（样本）中以有放回抽样的方式，取样N次，形成一个

训练集（即bootstrap取样），并用未抽到的用例（样本）作预测，评估其误差。

4. 对于每一个节点，随机选择m个特征，决策树上每个节点的决定都是基于这些特征确定的。根据这 m 个特征，计算其最佳的分裂方式。

5. 每棵树都会完整成长而不会剪枝（Pruning）（这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被采用）

合并财务报表通俗理解

母公司和子公司之间发生的业务放在整个企业集团的角度看，实际相当于企业内部资产的转移，没有发生损益，而在各自的财务报表中分别确认了损益；在编制合并财务报表时应该编制调整分录和抵销分录将有关项目的影响予以抵销。 首先总结一下常见的母子公司之间的内部抵销事项

（一）与母公司对子公司长期股权投资项目直接有关的抵销处理

1、母公司对子公司长期股权投资项目与子公司所有者权益项目的调整和抵销 2、母公司内部投资收益与子公司期初、期末未分配利润及利润分配项目的抵销 （二）与企业集团内部债权债务项目有关的抵销处理 1、内部债权债务的抵销

应收账款与应付账款；应收票据与应付票据；预付账款与预收账款； 持有至到期投资与应付债券投资；其他应收款与其他应付款 2、内部利息收入与利息支出的抵销

（三）与企业集团内部购销业务有关的抵销处理

1、内部商品交易：内部销售收入与存货中包括的未实现内部利润的抵销

2、内部固定资产交易：内部固定资产、无形资产原值和累计折旧、摊销中包含的未实现内部利润的抵销 （四）与上述业务相关的减值准备的抵销

因内部购销和内部利润导致坏账准备、存货、固定资产、无形资产、

随机抽题算法

0 引言

随机抽题是在线考试系统中的核心部分，目前大部分的在线考试系统或无纸化考试系统大都采用了随机函数实现随机抽题，但大部分在线考试系统在随机抽题时存在抽题速度慢、试题覆盖面不稳定、重点不突出、灵活性差等问题。本文讨论了优化随机抽题的方法，给出了具体的抽题公式和查询语句。 1 优化使用随机函数方法研究

原始在线考试系统中，使用随机函数从题库中抽取试题，抽题公式为Int(Rnd*M)公式1。在抽取第一题时，直接将题号存放在指定的空数组中，表示抽取成功，以后每抽取一题，将题号和数组中已存在元素进行比较，若存在则抽取失败，若不存在则抽取成功，并将题号依次存储在该数组中，直到抽取结束。这种抽题方法的缺陷是时间浪费。这种时间浪费在单机的时候并不明显，但在B/S模式或C/S模式下，机器越多速度越慢。为了解决重复抽题，避免试题抽取过慢，可采用分段法、分类法和分类分段结合法。

1.1 分段法 分段法是解决重复抽题最简单的方法，其原理是将题库中的试题M

分成N段，然后从每段中抽取一题，抽取公式为Int(Rnd*(M\\N))+i*(M\\N)(0≤i≤N-1)公式2。分段法的优点显而易见，可以完全杜绝试题重复抽取，但对题库中试题的数量有要求，即M

随机森林模型在生存分析中的应用

【摘要】 目的：本文探讨随机森林方法用于高维度、强相关、小样本的生存资料分析时，可以起到变量筛选的作用。方法：以乳腺癌数据集构建乳腺癌转移风险评估模型为实例进行实证分析，使用随机森林模型进行变量选择，然后拟合cox回归模型。 结果：随机森林模型通过对变量的选择，有效的解决数据维度高且强相关的情况，得到了较高的AUC值。

一、数据说明

该乳腺癌数据集来自于NCBI，有77个观测值以及22286个基因变量。通过筛选选取454个基因变量。将数据随机分为训练集合测试集，其中2/3为训练集，1/3为测试集。绘制K-M曲线图：

二、随机森林模型

随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，因此也叫做随机决策树。随机森林中的树之间是没有关联的。当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类，最后取所有决策树中分类结果最多的那类为最终的结果。因此随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

使用 randomForestSRC包得到的随机森林模型具有以下性质：

Number of deaths: 27

t

(智乐圆 入门1)

A*(A星)算法(一)

记得好象刚知道游戏开发这一行的时候老师就提到过A星算法,当时自己基础还不行,也就没有去看这方面的资料,前几天找了一些资料,研究了一天,觉的现在网上介绍A星算法的资料都讲的不够详细(因为我下的那个资料基本算是最详细的了- -但是都有一些很重要的部分没有说清楚....),所以我自己重新写一篇讲解A星算法的资料,还是借用其他资料的一些资源.不过转载太多了,只有谢谢原作者了:)

我们将以下图作为地图来进行讲解,图中对每一个方格都进行了编号,其中绿色的方格代表起点,红色的方格代表终点,蓝色的方格代表障碍,我们将用A星算法来寻找一条从起点到终点最优路径,为了方便讲解,本地图规定只能走上下左右4个方向,当你理解了A星算法,8个方向也自然明白

在地图中,每一个方格最基本也要具有两个属性值,一个是方格是通畅的还是障碍,另一个就是指向他父亲方格的指针(相当于双向链表结构中的父结点指针),我们假设方格值为0时为通畅,值为1时为障碍

A星算法中,有2个相当重要的元素,第一个就是指向父亲结点的指针,第二个就是一个OPEN表,第三个就是CLOSE表,这两张表的具体作用我们在后面边用边介绍,第四个就是每个结点的F值(F值相当于图结构中的

问题描述

如果用有序链表来表示一个含有n个元素的有序集S，则在最坏情况下，搜索S中一个元素需要O(n)计算时间。提高有序链表效率的一个技巧是在有序链表的部分结点处增设附加指针以提高其搜索性能。在增设附加指针的有序链表中搜索一个元素时，可借助于附加指针跳过链表中若干结点，加快搜索速度。这种增加了向前附加指针的有序链表称为跳跃表。

应在跳跃表的哪些结点增加附加指针以及在该结点处应增加多少指针完全采用随机化方法来确定。这使得跳跃表可在O(logn)平均时间内支持关于有序集的搜索、插入和删除等运算。

例如：如图，(a)是一个没有附加指针的有序表，而图(b)在图(a)的基础上增加了跳跃一个节点的附加指针。图(c)在图(b)的基础上又增加了跳跃3个节点的附加指针。

在跳跃表中，如果一个节点有k+1个指针，则称此节点为一个k级节点。以图(c)中跳跃表为例，看如何在改跳跃表中搜索元素8。从该跳跃表的最高级，即第2级开始搜索。利用2级指针发现元素8位于节点7和19之间。此时在节点7处降至1级指针进行搜索，发现元素8位于节点7和13之间。最后，在节点7降至0级指针进行搜索，发现元素8位于节点7和11之间，从而知道元素8不在

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随机前沿模型（SFA）原理和软件实现

一、SFA原理

在经济学中，常常需要估计生产函数或者成本函数。生产函数f(x)的定义为：在给定投入x情况下的最大产出。但现实中的产商可能达不到最大产出的前沿，为了，假设产商i的产量为：

yi?f(xi,?)?i （1） 其中，?为待估参数；?i为产商i的水平，满足0??i?1。如果?i=1，则产商i正好处于效率前沿。同时，考虑生产函数还会受到随机冲击，故将方程（1）改写成：

yi?f(xi,?)?ievi （2）

其中，evi?0为随机冲击。方程（2）意味着生产函数的前沿f(xi,?)ev是

i随机的，故此类模型称为“随机前沿模型”（stochastic frontier model）。随机前沿模型最早由Aigner, Lovell and Schmidt(1977)提出，并在实证领域运用广泛，Kumbhakar and Lovell(2000)为该领

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随机前沿模型（SFA）原理和软件实现

一、SFA原理

在经济学中，常常需要估计生产函数或者成本函数。生产函数f(x)的定义为：在给定投入x情况下的最大产出。但现实中的产商可能达不到最大产出的前沿，为了，假设产商i的产量为：

yi?f(xi,?)?i （1） 其中，?为待估参数；?i为产商i的水平，满足0??i?1。如果?i=1，则产商i正好处于效率前沿。同时，考虑生产函数还会受到随机冲击，故将方程（1）改写成：

yi?f(xi,?)?ievi （2）

其中，evi?0为随机冲击。方程（2）意味着生产函数的前沿f(xi,?)ev是

i随机的，故此类模型称为“随机前沿模型”（stochastic frontier model）。随机前沿模型最早由Aigner, Lovell and Schmidt(1977)提出，并在实证领域运用广泛，Kumbhakar and Lovell(2000)为该领

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随机前沿模型（SFA）原理和软件实现

一、SFA原理

在经济学中，常常需要估计生产函数或者成本函数。生产函数f(x)的定义为：在给定投入x情况下的最大产出。但现实中的产商可能达不到最大产出的前沿，为了，假设产商i的产量为：

yi?f(xi,?)?i （1） 其中，?为待估参数；?i为产商i的水平，满足0??i?1。如果?i=1，则产商i正好处于效率前沿。同时，考虑生产函数还会受到随机冲击，故将方程（1）改写成：

yi?f(xi,?)?ievi （2）

其中，evi?0为随机冲击。方程（2）意味着生产函数的前沿f(xi,?)ev是

i随机的，故此类模型称为“随机前沿模型”（stochastic frontier model）。随机前沿模型最早由Aigner, Lovell and Schmidt(1977)提出，并在实证领域运用广泛，Kumbhakar and Lovell(2000)为该领