Spark随机森林实战
使用数据： 结果（测试集&预测集）： 内部决策树结构： 总结：可知该随机森林共有10棵树组成，预测结果为10棵树的投票为准。每棵树的最大层次为4，这是为了避免层次过高带来的计算压力和过拟合！ ...
原文：spark 随机森林算法案例实战
随机森林算法 由多个决策树构成的森林，算法分类结果由这些决策树投票得到，决策树在生成的过程当中分别在行方向和列方向上添加随机过程，行方向上构建决策树时采用放回抽样 bootstraping 得到训练数据，列方向上采用无放回随机抽样得到特征子集，并据此得到其最优切分点，这便是随机森林算法的基本原理。图 给出了随机森林算法分类原理，从图中可以看到，随机森林是一个组合模型，内部仍然是基于决策树，同单一的 ...
2017-07-19 09:18 0 6075 推荐指数：
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