案例中，往往使用真实数据，为什么我们要使用sklearn自带的数据呢 因为真实数据在随机森林下的调参过程，往往非常缓慢。真实数据量大，维度高，在使用随机森林之前需要一系列的处理，因此不太适合用来做直播中的案例演示。在本章，我为大家准备了kaggle上下载的辨别手写数字的数据，有 W多条记录 多个左右的特征，随机森林在这个辨别手写数字的数据上有非常好的表现，其调参案例也是非常经典，但是由于数据的维 ...
2021-06-23 23:54 0 170 推荐指数：
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class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=’10’, criterion=’gini’, max_depth=None,min_samples_split=2, min_samples_leaf ...
知识点： 逻辑斯蒂回归分类器 训练数据集：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data 数据预处理 打开 ...
一、概念 随机森林（Random Forest）是一种由多个决策树组成的分类器，是一种监督学习算法，大部分时候是用bagging方法训练的。 bagging(bootstrap aggregating)，训练多轮，每轮的样本由原始样本中随机可放回取出n个样本组成，最终的预测函数对分类问题采用 ...
