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原文：sklearn_隨機森林random forest原理_乳腺癌分類器建模(推薦AAA)
python機器學習 乳腺癌細胞挖掘 博主親自錄制視頻 https: study. .com course introduction.htm courseId amp utm campaign commission amp utm source cp amp utm medium share 隨機森林就是由多個決策樹組合而成的投票機制。 理解隨機森林，要先了解決策樹 隨機森林是一個集成機器學習算法 ...
2018-03-31 10:43 0 1289 推薦指數：
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機器學習sklearn（四十二）：算法實例（十一）分類（五）RandomForestClassifier（二）實例：隨機森林在乳腺癌數據上的調參
案例中，往往使用真實數據，為什么我們要使用sklearn自帶的數據呢？因為真實數據在隨機森林下的調參過程，往往非常緩慢。真實數據量大，維度高，在使用隨機森林之前需要一系列的處理，因此不太適合用來做直播中的案例演示。在本章，我為大家准備了kaggle上下載的辨別手寫數字的數據，有4W多條記錄 ...
隨機森林分類器（Random Forest）
閱讀目錄 1 什么是隨機森林？ 2 隨機森林的特點 3 隨機森林的相關基礎知識 4 隨機森林的生成 5 袋外錯誤率（oob error） 6 隨機森林工作原理解釋的一個簡單例子 7 隨機森林的Python實現 ...
隨機森林分類（Random Forest Classification）
其實，之前就接觸過隨機森林，但僅僅是用來做分類和回歸。最近，因為要實現一個idea，想到用隨機森林做ensemble learning才具體的來看其理論知識。隨機森林主要是用到決策樹的理論，也就是用決策樹來對特征進行選擇。而在特征選擇的過程中用到的是熵的概念，其主要實現算法有ID3 ...
sklearn：隨機森林_分類器_紅酒數據集
對比決策樹和隨機森林 隨機森林的袋外數據 在有放回的抽樣中，有一部分數據會被反復抽到，可能有一部分數據一直沒有被抽到，這部分數據就叫做袋外數據 袋外數據的比例大約是 37%， 通過 1- ( 1 - 1/ n) ^ n ...
隨機森林, Random Forest
隨機森林的優點 (隨機森林（Random forest,RF）的生成方法以及優缺點_zhongjunlang的專欄) 在當前所有算法中，具有較高的准確率, 即使存在缺失值問題 能夠有效地運行在大數據集上 能夠處理具有高維特征的輸入樣本，而且不需要降維 對於不平衡數據集來說，隨機 ...