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2019-11-25 20:25 0 512 推荐指数:
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背景与原理: 首先我们需要知道集成学习的概念,所谓集成学习,就是使用一系列学习器进行学习,并且通过某种规则把这些学习器的学习结果整合起来从而获得比单个学习器学习效果更好的机器学习方法。这样的方法可以用于解决单个学习器的过拟合、性能瓶颈等问题,常用的集成方式主要有Bagging(并行 ...
转自:http://python.jobbole.com/86811/ 目录 1 什么是随机森林 1.1 集成学习 1.2 随机决策树 1.3 随机森林 1.4 投票 2 为什么要用它 3 使用方法 3.1 变量 ...
一、随机森林算法简介: 在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器, 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。而 "Random Forests" 是他们的商标。 这个术语是1995年 ...
随机森林算法的理论知识 随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”。 一,随机森林的随机性体现在哪几个方面? 1,数据集的随机 ...