随机森林分类算法
随机森林（Random Forest，简称RF）是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树。假设现在针对的是分类问题，每棵决策树都是一个分类器，那么N棵树会有N个分类结果。随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终输出。它可以很方便的并行训练 ...
原文：分类算法之随机森林
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。 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，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。假设你训练了n棵树，其中有n 棵树的结果类别是 ， 棵树的结果的类别是 ，那么最后的类别结果 ...
2020-06-21 13:43 0 556 推荐指数：
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