随机森林是一种基于决策树的算法 它通过从所有特征中随机抽取m组特征进行决策树判断，最终将m个判断结果综合起来得出最终的判断 具体原理自行学习，本文主要着重于python调用sklearn实现random_forest算法进行二分类 首先是对需要用到的函数库的调用 然后读取文件和处理数据 ...

代码实现： 结果： 可视化（查看每个预测条件的影响）： 　　分析：鸢尾花的花萼长度在小于6时预测准确率很高，随着长度的增加，在6~7这段中，预测出现较大错误率，当大于7时，预测会恢复到较好的情况。宽度也出现类似的情况，在3~3.5这个范围出现较高错误，因此在训练中建议 ...

用Python实现随机森林算法，深度学习 拥有高方差使得决策树（secision tress）在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱。bagging（bootstrap aggregating 的缩写）算法从训练数据的样本中建立复合模型，可以有效降低决策树的方差，但树与树之间有高度关联（并不是 ...

H2O框架简介H2O是开源的，分布式的，基于内存的，可扩展的机器学习和预测分析框架，适合在企业环境中构建大规模机器学习模型。 H2O核心代码使用Java编写，数据和模型通过分布式 Key/Value 存储在各个集群节点的内存中。H2O的算法使用Map/Reduce框架实现，并使用了Java ...

参考资料： 了解H2O:http://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-turchin/9/docs-website/h2o-docs/index.html 安装H2O之前，需要安装jdk: http://docs.h2o.ai/h2o ...

H2O Driverless AI（H2O无驱动人工智能平台）是一个自动化的机器学习平台，它给你一个有着丰富经验的“数据科学家之盒”来完成你的算法。 使AI技术得到大规模应用 各地的企业都意识到人工智能应用程序是推动更好的客户体验和增加利润的关键。在每家公司中，都需要成千上万的AI模型来实现 ...

欢迎大家前往云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 决策树可能会受到高度变异的影响，使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱。 根据您的测试数据样本构建多个模型（称为套袋）可以减少这种差异，但是树本身是高度相关的。 随机森林是套袋（方法）的延伸，除了基于多个 ...

什么是随机森林？ 在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。要想理解好随机森林，就首先要了解决策树。 可以参考： https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12882367.html 随机森林的工作 ...