定数据属于哪一类 随机森林--在Bagging基础上做了改进 1.从样本中重采样（有放回的）选出n个样 ...

本文由网上多篇博客拼凑而成。 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地 ...

目录 1、基本知识点介绍 2、各个算法原理 2.1 随机森林 -- RandomForest 2.2 XGBoost算法 2.3 GBDT算法（Gradient Boosting Decision Tree） 2.4 ...

随机森林 RF RandomForest 　　随机森林的集成学习方法是bagging ，但是和bagging 不同的是bagging只使用bootstrap有放回的采样样本，但随机森林即随机采样样本，也随机选择特征，因此防止过拟合能力更强，降低方差。 使用的融合方法：bagging ...

4， GBDT和随机森林的相同点： 1、都是由多棵树组成2、最终的结果都是由多棵树一起决定 5，GBDT和随机森林的不同点： 1、组成随机森林的树可以是分类树，也可以是回归树；而GBDT只由回归树组成2、组成随机森林的树可以并行生成；而GBDT只能是串行生成 3、对于最终的输出 ...

一、bagging和boosting的区别 参考：https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4690486.html Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法 ...

随机森林与Adaboost两者均归属于集成学习算法，随机森林是Bagging方法，Adaboost是Boosting方法。 我们先来比较一下Boosting方法和Bagging方法的区别： 1.在样本选择上： Boosting每一轮的训练集是不变的，改变的只是每一个样本的权重 ...

一、决策树（类型、节点特征选择的算法原理、优缺点、随机森林算法产生的背景） 1、分类树和回归树 　　由目标变量是离散的还是连续的来决定的；目标变量是离散的，选择分类树；反之（目标变量是连续的，但自变量可以是分类的或数值的），选择回归树； 　　树的类型不同，节点分裂的算法和预测的算法也不一样 ...