隨機森林是一種基於決策樹的算法 它通過從所有特征中隨機抽取m組特征進行決策樹判斷，最終將m個判斷結果綜合起來得出最終的判斷 具體原理自行學習，本文主要着重於python調用sklearn實現random_forest算法進行二分類 首先是對需要用到的函數庫的調用 然后讀取文件和處理數據 ...

代碼實現： 結果： 可視化（查看每個預測條件的影響）： 　　分析：鳶尾花的花萼長度在小於6時預測准確率很高，隨着長度的增加，在6~7這段中，預測出現較大錯誤率，當大於7時，預測會恢復到較好的情況。寬度也出現類似的情況，在3~3.5這個范圍出現較高錯誤，因此在訓練中建議 ...

用Python實現隨機森林算法，深度學習 擁有高方差使得決策樹（secision tress）在處理特定訓練數據集時其結果顯得相對脆弱。bagging（bootstrap aggregating 的縮寫）算法從訓練數據的樣本中建立復合模型，可以有效降低決策樹的方差，但樹與樹之間有高度關聯（並不是 ...

H2O框架簡介H2O是開源的，分布式的，基於內存的，可擴展的機器學習和預測分析框架，適合在企業環境中構建大規模機器學習模型。 H2O核心代碼使用Java編寫，數據和模型通過分布式 Key/Value 存儲在各個集群節點的內存中。H2O的算法使用Map/Reduce框架實現，並使用了Java ...

參考資料： 了解H2O:http://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-turchin/9/docs-website/h2o-docs/index.html 安裝H2O之前，需要安裝jdk: http://docs.h2o.ai/h2o ...

H2O Driverless AI（H2O無驅動人工智能平台）是一個自動化的機器學習平台，它給你一個有着豐富經驗的“數據科學家之盒”來完成你的算法。 使AI技術得到大規模應用 各地的企業都意識到人工智能應用程序是推動更好的客戶體驗和增加利潤的關鍵。在每家公司中，都需要成千上萬的AI模型來實現 ...

歡迎大家前往雲+社區，獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 決策樹可能會受到高度變異的影響，使得結果對所使用的特定測試數據而言變得脆弱。 根據您的測試數據樣本構建多個模型（稱為套袋）可以減少這種差異，但是樹本身是高度相關的。 隨機森林是套袋（方法）的延伸，除了基於多個 ...

什么是隨機森林？ 在機器學習中，隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器， 並且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的眾數而定。要想理解好隨機森林，就首先要了解決策樹。 可以參考： https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12882367.html 隨機森林的工作 ...