随机森林 ：集成学习算法
集成学习：将多个模型进行组合来解决单一的预测问题。它的原理是生成多个分类器模型，各自独立地学习并作出预测。这些预测最后结合起来得到预测结果，因此和单独分类器的结果相比，结果一样或更好。
(1)数据的随机选取
首先，从原始的数据集中采取有放回的抽样，构造子数据集，子数据集的数据量是和原始数据集相同的。不同子数据集的元素可以重复，同一个子数据集中的元素也可以重复。
(2)独立学习进行预测
利用子数据集来构建子决策树，将数据放到每个子决策树中，每个子决策树输出一个结果。
(3)怎么得到分类和回归结果
对于分类问题利用投票法，将最高票的类别用于最终的判别结果。
对于预测利用均值法，将其用作预测样本的最终结果。
待选特征的随机选取
从M个输入特征里随机选择m个输入特征，然后从这m个输入特征里选择一个最好的进行分裂。决策树中分裂属性的两个选择度量：信息增益和基尼指数。
随机森林 定义：随机森林或随机决策森林是用于分类、回归和其他任务的集成学习方法。 名字由来：随机森林就是使用随机的...
一、什么是随机森林 二、随机森林的两个随机 三、随机森林算法过程 四、为什么如此受欢迎 五、随机森林算法的优缺点 ...
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先上重点 GBDT和随机森林虽然都是决策树的组合算法，但是两者的训练过程还是很不相同的。 GBDT训练是每次一棵，...
算法过程 N个训练样本，M个特征 选定特征数目m作为每个决策树的特征，m<
1、什么是随机森林？ 随机森林就是用随机的方式建立一个森林，在森林里有很多决策树组成，并且每一棵决策树之间是没有关...
随机森林(RandomForest), 可用于分类或者回归， 相比较决策树的算法， 随机森林是由多棵CART（Cl...
随机森林是一种分类算法，实战中往往比较有用。 简介：如其名，算法里面有一些随机性，另外，主要的思想是很多的决策树（...
随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器 01、前言 宠物店里有猫和狗两种宠物，每个动物都有他编号...
本文标题：随机森林
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