1.什么是隨機森林 簡述 隨機森林是一個高度靈活的機器學習方法，擁有廣泛的應用前景，從市場營銷到醫療保健保險。 既可以用來做市場營銷模擬的建模，統計客戶來源，保留和流失。也可用來預測疾病的風險和病患者的易感性。 隨機森林是一個可做能夠回歸和分類。 它具備處理大數據的特性 ...

隨機森林的優點 (隨機森林（Random forest,RF）的生成方法以及優缺點_zhongjunlang的專欄) 在當前所有算法中，具有較高的准確率, 即使存在缺失值問題 能夠有效地運行在大數據集上 能夠處理具有高維特征的輸入樣本，而且不需要降維 對於不平衡數據集來說，隨機 ...

閱讀目錄 1 什么是隨機森林？ 2 隨機森林的特點 3 隨機森林的相關基礎知識 4 隨機森林的生成 5 袋外錯誤率（oob error） 6 隨機森林工作原理解釋的一個簡單例子 7 隨機森林的Python實現 8 參考內容 ...

1. 集成學習（Ensemble Learning）原理 2. 集成學習（Ensemble Learning）Bagging 3. 集成學習（Ensemble Learning）隨機森林（Random Forest） 4. 集成學習（Ensemble Learning）Adaboost ...

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 ...

其實，之前就接觸過隨機森林，但僅僅是用來做分類和回歸。最近，因為要實現一個idea，想到用隨機森林做ensemble learning才具體的來看其理論知識。隨機森林主要是用到決策樹的理論，也就是用決策樹來對特征進行選擇。而在特征選擇的過程中用到的是熵的概念，其主要實現算法有ID3 ...

前言 隨機森林非常像《機器學習實踐》里面提到過的那個AdaBoost算法，但區別在於它沒有迭代，還有就是森林里的樹長度不限制。 因為它是沒有迭代過程的，不像AdaBoost那樣需要迭代，不斷更新每個樣本以及子分類器的權重。因此模型相對簡單點，不容易出現過擬合 ...

來源： Poll的筆記 cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 1 什么是隨機森林？ 作為新興起的、高度靈活的一種機器學習算法，隨機森林（Random Forest，簡稱RF）擁有廣泛的應用前景，從市場營銷到醫療保健保險，既可以用來做市場營銷模擬的建模 ...