机器学习--随机森林
一、随机森林的定义 在集成学习中，我们知道bagging + 决策树就构成了随机森林。经典的机器学习模型是神经网络，神经网络预测精确，但是计算量很大。 随机森林就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，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble ...
原文：机器学习之 随机森林与极限森林
一 随机森林是什么 随机森林是一种多功能的机器学习算法，能够执行 回归和 分类的任务，同时也是一种 数据降维手段，用于处理缺失值 异常值等担任了集成学习中的重要方法，可以将 几个低效模型整合为一个高效模型 在随机森林中，我们将生成很多的决策树，并不像在CART模型中只生成唯一的树 分类 gt 当在基于某些属性对一个新对象进行分类判别时，随机森林中的每一颗树都会给出自己的分类选择，并由此进行 投票 ...
2020-11-05 23:33 0 457 推荐指数：
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