什么是隨機森林？ 隨機森林就是通過集成學習的思想將多棵樹集成的一種算法，它的基本單元是決策樹，而它的本質屬於機器學習的一大分支——集成學習（Ensemble Learning）方法。隨機森林的名稱中有兩個關鍵詞，一個是“隨機”，一個就是“森林”。“森林”我們很好理解，一棵叫做樹，那么成百上千棵 ...

概述 鑒於決策樹容易過擬合的缺點，隨機森林采用多個決策樹的投票機制來改善決策樹，我們假設隨機森林使用了m棵決策樹，那么就需要產生m個一定數量的樣本集來訓練每一棵樹，如果用全樣本去訓練m棵決策樹顯然是不可取的，全樣本訓練忽視了局部樣本的規律，對於模型的泛化能力是有害的 產生n個樣本的方法采用 ...

三個臭皮匠頂個諸葛亮 　　　　　　--誰說的，站出來！ 1 前言 　　在科學研究中，有種方法叫做組合，甚是強大，小碩們畢業基本靠它了。將別人的方法一起組合起來然后搞成一個集成的算法，集百家 ...

【隨機森林】是由多個【決策樹】構成的，不同決策樹之間沒有關聯。 特點 可以使用特征多數據，且無需降維使用，無需特征選擇。 能夠進行特征重要度判斷。 能夠判斷特征間的相關影響 不容器過擬合。 訓練速度快、並行。 實現簡單。 不平衡數據集、可平衡誤差 ...

[ML學習筆記] 決策樹與隨機森林（Decision Tree&Random Forest） ##決策樹 決策樹算法以樹狀結構表示數據分類的結果。每個決策點實現一個具有離散輸出的測試函數，記為分支。 一棵決策樹的組成：根節點、非葉子節點（決策點）、葉子節點、分支 算法分為兩個 ...

http://www.36dsj.com/archives/32820 簡介 近年來，隨機森林模型在界內的關注度與受歡迎程度有着顯著的提升，這多半歸功於它可以快速地被應用到幾乎任何的數據科學問題中去，從而使人們能夠高效快捷地獲得第一組基准測試結果。在各種各樣的問題中，隨機森林一次又一次 ...

定數據屬於哪一類 隨機森林--在Bagging基礎上做了改進 1.從樣本中重采樣（有放回的）選出n個樣 ...

Methods apply(X) Apply trees in the forest to X, return leaf indic ...