定數據屬於哪一類 隨機森林--在Bagging基礎上做了改進 1.從樣本中重采樣（有放回的）選出n個樣 ...

本文由網上多篇博客拼湊而成。 決策樹這種算法有着很多良好的特性，比如說訓練時間復雜度較低，預測的過程比較快速，模型容易展示（容易將得到的決策樹做成圖片展示出來）等。但是同時，單決策樹又有一些不好的地 ...

目錄 1、基本知識點介紹 2、各個算法原理 2.1 隨機森林 -- RandomForest 2.2 XGBoost算法 2.3 GBDT算法（Gradient Boosting Decision Tree） 2.4 ...

隨機森林 RF RandomForest 　　隨機森林的集成學習方法是bagging ，但是和bagging 不同的是bagging只使用bootstrap有放回的采樣樣本，但隨機森林即隨機采樣樣本，也隨機選擇特征，因此防止過擬合能力更強，降低方差。 使用的融合方法：bagging ...

4， GBDT和隨機森林的相同點： 1、都是由多棵樹組成2、最終的結果都是由多棵樹一起決定 5，GBDT和隨機森林的不同點： 1、組成隨機森林的樹可以是分類樹，也可以是回歸樹；而GBDT只由回歸樹組成2、組成隨機森林的樹可以並行生成；而GBDT只能是串行生成 3、對於最終的輸出 ...

一、bagging和boosting的區別 參考：https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4690486.html Bagging和Boosting都是將已有的分類或回歸算法通過一定方式組合起來，形成一個性能更加強大的分類器，更准確的說這是一種分類算法的組裝方法 ...

隨機森林與Adaboost兩者均歸屬於集成學習算法，隨機森林是Bagging方法，Adaboost是Boosting方法。 我們先來比較一下Boosting方法和Bagging方法的區別： 1.在樣本選擇上： Boosting每一輪的訓練集是不變的，改變的只是每一個樣本的權重 ...

一、決策樹（類型、節點特征選擇的算法原理、優缺點、隨機森林算法產生的背景） 1、分類樹和回歸樹 　　由目標變量是離散的還是連續的來決定的；目標變量是離散的，選擇分類樹；反之（目標變量是連續的，但自變量可以是分類的或數值的），選擇回歸樹； 　　樹的類型不同，節點分裂的算法和預測的算法也不一樣 ...