随机森林分类（Random Forest Classification）
其实，之前就接触过随机森林，但仅仅是用来做分类和回归。最近，因为要实现一个idea，想到用随机森林做ensemble learning才具体的来看其理论知识。随机森林主要是用到决策树的理论，也就是用决策树来对特征进行选择。而在特征选择的过程中用到的是熵的概念，其主要实现算法有ID3 ...
原文：随机森林分类器（Random Forest）
阅读目录 什么是随机森林 随机森林的特点 随机森林的相关基础知识 随机森林的生成 袋外错误率 oob error 随机森林工作原理解释的一个简单例子 随机森林的Python实现 参考内容 回到顶部 什么是随机森林 作为新兴起的 高度灵活的一种机器学习算法，随机森林 Random Forest，简称RF 拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保 ...
2018-01-18 10:46 0 11922 推荐指数：
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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 ...
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分类方法有很多种，什么多分类逻辑回归，KNN，决策树，SVM，随机森林等， 比较好用的且比较好理解的还是随机森林，现在比较常见的有python和R的实现。原理就不解释了，废话不多说，show me the code import csv import numpy as np from ...