机器学习技法 之 随机森林（Random Forest）
森林顾名思义就是有很多树，这里的树当然就是决策树。实际上随机森林就是将 fully-grown C&RT decision tree 作为 bagging 基模型（base model）。 \[\text{random forest (RF) = bagging ...
原文：《机器学习技法》---随机森林
随机森林 bagging的好处是降低各个子分类器的variance，而决策树又是对数据敏感的算法，variance比较大。因此我们很自然地就把bagging用到了决策树。也就是基本的随机森林算法： 随机森林的好处是： 每棵树并行化学习，非常有效率 继承了CART的好处 弥补了决策树variance大的缺点。 扩展的随机森林 这部分没怎么听懂 ： OOB错误 在做bagging时，每一轮boots ...
2017-03-06 21:55 0 1302 推荐指数：
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