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一、优点： 1.引入了两个随机（样本随机、特征随机），所以不容易陷入过拟合。 2.由于树的组合，可以处理非线性数据。 3.训练结束后，模型可以给出feature的重要程度。 二、缺点 1.随机森林的决策树个数较多时，训练时间和空间会较大。 2.在某些噪音较大的样本集中，容易陷入过拟合 ...

A. max_features： 随机森林允许单个决策树使用特征的最大数量。 Python为最大特征数提供了多个可选项。 下面是其中的几个： Auto/None ：简单地选取所有特征，每颗树都可以利用他们。这种情况下，每颗树都没有任何的限制。 sqrt ：此选项是每颗子树可以利用总特征数 ...

在scikit-learn中，RandomForest的分类类是RandomForestClassifier，回归类是RandomForestRegressor，需要调参的参数包括两部分，第一部分是Bagging框架的参数，第二部分是CART决策树的参数。 sklearn官网地址 ...

为什么要调整机器学习算法？ 一个月以前，我在kaggle上参加了一个名为TFI的比赛。 我第一次提交的结果在50%。 我不懈努力在特征工程上花了超过2周的时间，勉强达到20%。 出乎我意料的事是，在调整机器学习算法参数之后，我能够达到前10%。 这是这就是机器学习算法参数调优的重要性。 随机 ...

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sklearn随机森林-分类参数详解 1、sklearn中的集成算法模块ensemble 其它内容：参见 ...

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 ...