通俗易懂--決策樹算法、隨機森林算法講解(算法+案例)
1.決策樹 決策樹模型demo 隨機森林模型demo 1.1從LR到決策樹 相信大家都做過用LR來進行分類，總結一下LR模型的優缺點： 優點 適合需要得到一個分類概率的場景。 實現效率較高。 很好處理線性特征。 缺點 當特征空間很大時，邏輯回歸 ...
原文：隨機森林算法通俗易懂版本
用通俗易懂的方式剖析隨機森林 .引言 隨機森林是現在比較流行的一個算法。對於回歸和分類問題有很好的效果，它的內在的機理到底是什么呢 接下來將會用通俗易懂的方式講一講隨機森林。 .什么是隨機森林 隨機森林分解開來就是 隨機 和 森林 。 隨機 的含義我們之后講，我們先說 森林 ，森林是由很多棵樹組成的，因此隨機森林的結果是依賴於多棵決策樹的結果，這是一種集成學習的思想。森林里新來了一只動物，森林舉辦 ...
2019-05-22 21:07 0 3155 推薦指數：
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