100天搞定机器学习|Day56 随机森林工作原理及调参实战（信用卡欺诈预测）
本文是对100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林的补充 前文对随机森林的概念、工作原理、使用方法做了简单介绍，并提供了分类和回归的实例。 本期我们重点讲一下： 1、集成学习、Bagging和随机森林概念及相互关系 2、随机森林参数解释及设置建议 3、随机森林模型调参实战 4、随机森林模型 ...
原文：【机器学习】随机森林原理与调参小结
之前在集成原理小结中总结了Bagging的原理。 理解了bagging算法，随机森林 Random Forest,以下简称RF 就好理解了。它是Bagging算法的进化版，也就是说，它的思想仍然是bagging,但是进行了独有的改进。 . 随机森林的原理 普通bagging的升级版 第一，RF使用了CART决策树作为弱学习器。第二，在使用决策树的基础上，RF对决策树的建立做了改进，对于普通的决策树 ...
2020-11-27 14:00 0 367 推荐指数：
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