随机森林由多颗决策树构成
问题1：如何构建森林中决策树？
设数据集中存在14条数据, 基于已有的数据集，构建新的数据集，在新的数据集基础上创建一棵树；再基于已有的数据集，构建新的数据集，在新的数据集基础上创建一棵树
有放回采样：随机从数据集中采样一条数据，得到新的数据集中一条数据，需要将这条数据放回到原有数据集，再次从原有的数据集，随机采样一条数据。操作14次，这样得到一个新的数据集
构建决策树时：特征随机抽取
两个随机性的引入对随机森林的分类性能至关重要。由于它们的引入，使得随机森林不容易陷入过拟合，并且具有很好得抗噪能力
构建随机森林
问题2：每颗决策树有自己一个预测结果，如何得到整个森林的预测结果？
每颗决策树有自己一个预测结果,大家投票决定，少数服从多数原则，判定整个森林的结果
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 ...
一、极限森林 特征随机参数随机分裂随机因为分裂是随机的，所以就不需要样本是随机的了 随机森林和极限森林不同之处：随...
https://www.cnblogs.com/fionacai/p/5894142.htmlhttps://ww...
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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