随机森林原理介绍与适用情况 一句话介绍 随机森林是一种集成算法（Ensemble Learning），它属于 Bagging 类型，通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或取均值，使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。其可以取得不错成绩，主要归功于 “随机” 和 “森林”，一个使它具有 ...

概述 鉴于决策树容易过拟合的缺点，随机森林采用多个决策树的投票机制来改善决策树，我们假设随机森林使用了m棵决策树，那么就需要产生m个一定数量的样本集来训练每一棵树，如果用全样本去训练m棵决策树显然是不可取的，全样本训练忽视了局部样本的规律，对于模型的泛化能力是有害的 产生n个样本的方法采用 ...

三个臭皮匠顶个诸葛亮 　　　　　　--谁说的，站出来！ 1 前言 　　在科学研究中，有种方法叫做组合，甚是强大，小硕们毕业基本靠它了。将别人的方法一起组合起来然后搞成一个集成的算法，集百家 ...

【随机森林】是由多个【决策树】构成的，不同决策树之间没有关联。 特点 可以使用特征多数据，且无需降维使用，无需特征选择。 能够进行特征重要度判断。 能够判断特征间的相关影响 不容器过拟合。 训练速度快、并行。 实现简单。 不平衡数据集、可平衡误差 ...

什么是随机森林？ 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵 ...

http://www.36dsj.com/archives/32820 简介 近年来，随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升，这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去，从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果。在各种各样的问题中，随机森林一次又一次 ...

随机森林的优点 (随机森林（Random forest,RF）的生成方法以及优缺点_zhongjunlang的专栏) 在当前所有算法中，具有较高的准确率, 即使存在缺失值问题 能够有效地运行在大数据集上 能够处理具有高维特征的输入样本，而且不需要降维 对于不平衡数据集来说，随机 ...

本文转载自：https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/e6ddd161f89f42d45fcee483b2292a8c7b2a9638/src/py2.x ...