，最终的预测值采用集成所有树产生的输出的平均值，就可以避免方差的问题。 1. 随机森林：集成技术，采用大 ...

随机森林算法随机森林是Breiman在2001年提出的一个新的组合分类器算法。他采用分类回归树(Classification and regression tree，CART)作为元分类器，用装袋算法(bootstrap aggregating，Bagging)方法制造有差异的训练样本 ...

---恢复内容开始--- 随机森林算法梳理 1. 集成学习概念 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等 2. 个体学习器概念 通常由一个现有的算法从训练数据产生的基学习器。 3. boosting ...

作者|PythosLabs 编译|VK 来源|Towards Data Science 这篇文章是关于什么的 在本文中，我们将了解随机森林算法是如何在内部工作的。为了真正理解它，了解一下决策树分类器可能会有帮助。但这并不完全是必需的。 注意：我们不涉及建模中涉及的预处理或特征工程步骤，只 ...

一、集成学习方法之随机森林 　　集成学习通过建立几个模型组合来解决单一模型预测的问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。 1、什么是随机森林 　　随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别 ...

简单来说，随机森林就是Bagging+决策树的组合（此处一般使用CART树）。即由很多独立的决策树组成的一个森林，因为每棵树之间相互独立，故而在最终模型组合时，每棵树的权重相等，即通过投票的方式决定最终的分类结果。 随机森林算法主要过程： 1、样本集的选择。 　　假设原始样本集总共有N个样例 ...

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 ...

学习原理总结中，给出bagging的原理图。 　　(1)、Bagging的特点“随机采样”。随机采 ...