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 ...

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 ...

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 ...

本文轉載自：https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/e6ddd161f89f42d45fcee483b2292a8c7b2a9638/src/py2.x ...

前面的一篇博客：分類算法之決策樹 介紹了決策樹算法,從介紹中可以發現,決策樹有些與生俱來的缺點： 1：分類規則復雜 決策樹算法在產生規則的時候采用局部貪婪法。每次都只選擇一個屬性進行分析構造 ...

根據成年人數據集來預測一個人的收入 1.准備數據集 我下載好了一個成年人數據集,從百度雲下載 鏈接：https://pan.baidu.com/s/10gC8U0tyh1ERxLhtY8i ...