随机森林与Adaboost的区别
随机森林与Adaboost两者均归属于集成学习算法，随机森林是Bagging方法，Adaboost是Boosting方法。 我们先来比较一下Boosting方法和Bagging方法的区别： 1.在样本选择上： Boosting每一轮的训练集是不变的，改变的只是每一个样本的权重 ...
原文：随机森林和Adaboost的对比
随机森林算法： 随机森林利用随机的方式将许多决策树组合成一个森林，每个决策树在分类的时候决定测试样本的最终类别 在Bagging策略的基础上进行修改后的一种算法 从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本 从所有属性中随机选择K个属性，选择出最佳分割属性作为节点创建决策树 重复以上两步m次，即建立m棵决策树 这m个决策树形成随机森林，通过投票表决结果决定数据属于那一类 RF算法在实际应用中具有 ...
2020-03-15 21:13 0 1445 推荐指数：
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