機器學習技法 之 隨機森林（Random Forest）
森林顧名思義就是有很多樹，這里的樹當然就是決策樹。實際上隨機森林就是將 fully-grown C&RT decision tree 作為 bagging 基模型（base model）。 \[\text{random forest (RF) = bagging ...
原文：《機器學習技法》---隨機森林
隨機森林 bagging的好處是降低各個子分類器的variance，而決策樹又是對數據敏感的算法，variance比較大。因此我們很自然地就把bagging用到了決策樹。也就是基本的隨機森林算法： 隨機森林的好處是： 每棵樹並行化學習，非常有效率 繼承了CART的好處 彌補了決策樹variance大的缺點。 擴展的隨機森林 這部分沒怎么聽懂 ： OOB錯誤 在做bagging時，每一輪boots ...
2017-03-06 21:55 0 1302 推薦指數：
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