1.什么是随机森林 简述 随机森林是一个高度灵活的机器学习方法，拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险。 既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失。也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。 随机森林是一个可做能够回归和分类。 它具备处理大数据的特性 ...

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 ...

阅读目录 1 什么是随机森林？ 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率（oob error） 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 ...

1. 集成学习（Ensemble Learning）原理 2. 集成学习（Ensemble Learning）Bagging 3. 集成学习（Ensemble Learning）随机森林（Random Forest） 4. 集成学习（Ensemble Learning）Adaboost ...

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 ...

其实，之前就接触过随机森林，但仅仅是用来做分类和回归。最近，因为要实现一个idea，想到用随机森林做ensemble learning才具体的来看其理论知识。随机森林主要是用到决策树的理论，也就是用决策树来对特征进行选择。而在特征选择的过程中用到的是熵的概念，其主要实现算法有ID3 ...

前言 随机森林非常像《机器学习实践》里面提到过的那个AdaBoost算法，但区别在于它没有迭代，还有就是森林里的树长度不限制。 因为它是没有迭代过程的，不像AdaBoost那样需要迭代，不断更新每个样本以及子分类器的权重。因此模型相对简单点，不容易出现过拟合 ...

来源： Poll的笔记 cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 1 什么是随机森林？ 作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模 ...