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 ...

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 ...

前面的一篇博客：分类算法之决策树 介绍了决策树算法,从介绍中可以发现,决策树有些与生俱来的缺点： 1：分类规则复杂 决策树算法在产生规则的时候采用局部贪婪法。每次都只选择一个属性进行分析构造 ...

根据成年人数据集来预测一个人的收入 1.准备数据集 我下载好了一个成年人数据集,从百度云下载 链接：https://pan.baidu.com/s/10gC8U0tyh1ERxLhtY8i ...