随机森林与集成算法
决策树： 使用决策树算法，我们从树根开始，基于可获得最大信息增益（information gain，IG）的特征来对数据进行划分，我们将在下一节详细介绍信息增益的概念。 通过迭代处理，在每个子节点上重复此划分过程，直到叶子节点。这意味着在每一个节点处，所有的样本都属于同一类别。 在实际应用 ...
原文：集成算法
Bagging 典型的代表：随机森林。 从训练集从进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果： Boosting 典型代表：AdaBoost， Xgboost。 训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练 实现上可以做到并行 ，基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化。如果某一个数据在这次分错了，那么在下一次我就会给它更大的权重。对所有基模型 ...
2018-12-02 12:58 0 1129 推荐指数：
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