基于python的随机森林算法的实现
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 ...
原文：用Python实现随机森林算法，深度学习
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 并不是理想的树的状态 。 随机森林算法 Random forest algorithm 是对 bagging ...
2017-07-05 15:02 2 19882 推荐指数：
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）和Boosting（串行），随机森林就是Bagging的一种扩展变体。 传统意义上的随机森林算法是基于决策树的集 ...
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