基於python的隨機森林算法的實現
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 ...
原文：用Python實現隨機森林算法，深度學習
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 並不是理想的樹的狀態 。 隨機森林算法 Random forest algorithm 是對 bagging ...
2017-07-05 15:02 2 19882 推薦指數：
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