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一、優點： 1.引入了兩個隨機（樣本隨機、特征隨機），所以不容易陷入過擬合。 2.由於樹的組合，可以處理非線性數據。 3.訓練結束后，模型可以給出feature的重要程度。 二、缺點 1.隨機森林的決策樹個數較多時，訓練時間和空間會較大。 2.在某些噪音較大的樣本集中，容易陷入過擬合 ...

A. max_features： 隨機森林允許單個決策樹使用特征的最大數量。 Python為最大特征數提供了多個可選項。 下面是其中的幾個： Auto/None ：簡單地選取所有特征，每顆樹都可以利用他們。這種情況下，每顆樹都沒有任何的限制。 sqrt ：此選項是每顆子樹可以利用總特征數 ...

在scikit-learn中，RandomForest的分類類是RandomForestClassifier，回歸類是RandomForestRegressor，需要調參的參數包括兩部分，第一部分是Bagging框架的參數，第二部分是CART決策樹的參數。 sklearn官網地址 ...

為什么要調整機器學習算法？ 一個月以前，我在kaggle上參加了一個名為TFI的比賽。 我第一次提交的結果在50%。 我不懈努力在特征工程上花了超過2周的時間，勉強達到20%。 出乎我意料的事是，在調整機器學習算法參數之后，我能夠達到前10%。 這是這就是機器學習算法參數調優的重要性。 隨機 ...

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sklearn隨機森林-分類參數詳解 1、sklearn中的集成算法模塊ensemble 其它內容：參見 ...

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 ...