用隨機森林分類
分類方法有很多種，什么多分類邏輯回歸，KNN，決策樹，SVM，隨機森林等， 比較好用的且比較好理解的還是隨機森林，現在比較常見的有python和R的實現。原理就不解釋了，廢話不多說，show me the code import csv import numpy as np from ...
原文：隨機森林分類算法
隨機森林 Random Forest，簡稱RF 是通過集成學習的思想將多棵樹集成的一種算法，它的基本單元是決策樹。假設現在針對的是分類問題，每棵決策樹都是一個分類器，那么N棵樹會有N個分類結果。隨機森林集成了所有的分類投票結果，將投票次數最多的類別指定為最終輸出。它可以很方便的並行訓練。 森林表示決策樹是多個。隨機表現為兩個方面：數據的隨機性化 待選特征的隨機化。 構建流程：采取有放回的抽樣方式 ...
2019-10-27 10:47 0 857 推薦指數：
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