Spark隨機森林實戰
使用數據： 結果（測試集&預測集）： 內部決策樹結構： 總結：可知該隨機森林共有10棵樹組成，預測結果為10棵樹的投票為准。每棵樹的最大層次為4，這是為了避免層次過高帶來的計算壓力和過擬合！ ...
原文：spark 隨機森林算法案例實戰
隨機森林算法 由多個決策樹構成的森林，算法分類結果由這些決策樹投票得到，決策樹在生成的過程當中分別在行方向和列方向上添加隨機過程，行方向上構建決策樹時采用放回抽樣 bootstraping 得到訓練數據，列方向上采用無放回隨機抽樣得到特征子集，並據此得到其最優切分點，這便是隨機森林算法的基本原理。圖 給出了隨機森林算法分類原理，從圖中可以看到，隨機森林是一個組合模型，內部仍然是基於決策樹，同單一的 ...
2017-07-19 09:18 0 6075 推薦指數：
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