随机森林的原理以及使用（集成算法）
1.什么是随机森林？ 随机森林其实就是多棵决策树. 通过对样本重新采样的方法得到不同的训练样本集，在这些新的训练样本集上分别训练学习器，最终合并每一个学习器的结果，作为最终的学习结果，其中，每个样本的权重是一样的.具体过程如下： 在该 方法中，b个学习器之间彼此是相互独立 ...
原文：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。 在实际应用中，这可能会导致生成一棵深度很大且拥有众多节点的树，这样容易产生过拟合问题，由此，我们一般通过对树进行 剪枝 ...
2019-10-19 00:08 0 357 推荐指数：
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