隨機森林的原理以及使用（集成算法）
1.什么是隨機森林？ 隨機森林其實就是多棵決策樹. 通過對樣本重新采樣的方法得到不同的訓練樣本集，在這些新的訓練樣本集上分別訓練學習器，最終合並每一個學習器的結果，作為最終的學習結果，其中，每個樣本的權重是一樣的.具體過程如下： 在該 方法中，b個學習器之間彼此是相互獨立 ...
原文：隨機森林與集成算法
決策樹： 使用決策樹算法，我們從樹根開始，基於可獲得最大信息增益 information gain，IG 的特征來對數據進行划分，我們將在下一節詳細介紹信息增益的概念。 通過迭代處理，在每個子節點上重復此划分過程，直到葉子節點。這意味着在每一個節點處，所有的樣本都屬於同一類別。 在實際應用中，這可能會導致生成一棵深度很大且擁有眾多節點的樹，這樣容易產生過擬合問題，由此，我們一般通過對樹進行 剪枝 ...
2019-10-19 00:08 0 357 推薦指數：
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