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 ...

方法，该类的代表是bagging和随机森林 bagging 想要得到泛化能力强的集成，集成中的个体 ...

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 ...

　　随机森林是决策树的集合。 随机森林结合许多决策树，以减少过度拟合的风险。 spark.ml实现支持随机森林，使用连续和分类特征，做二分类和多分类以及回归。 导入包 import org.apache.spark.sql.SparkSession import ...

：是指森林中每一棵决策树最大可能depth，在决策树中提到了这个参数。更深的一棵树意味模型预测更有力，但同 ...

作者|Aaron Richter 编译|VK 来源|Towards Data Science 随机森林是一种机器学习算法，以其鲁棒性、准确性和可扩展性而受到许多数据科学家的信赖。 该算法通过bootstrap聚合训练出多棵决策树，然后通过集成对输出进行预测。由于其集成特征的特点，随机森林是一种 ...

前言 最近阅读了spark mllib（版本：spark 1.3）中Random Forest的实现，发现在分布式的数据结构上实现迭代算法时，有些地方与单机环境不一样。单机上一些直观的操作（递归），在分布式数据上，必须进行优化，否则I/O（网络，磁盘）会消耗大量时间。本文整理spark随机森林 ...

1、概述 基础算法 训练 参数 2、code ...