隨機森林與Adaboost的區別
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 ...
原文：隨機森林和Adaboost的對比
隨機森林算法： 隨機森林利用隨機的方式將許多決策樹組合成一個森林，每個決策樹在分類的時候決定測試樣本的最終類別 在Bagging策略的基礎上進行修改后的一種算法 從樣本集中用Bootstrap采樣選出n個樣本 從所有屬性中隨機選擇K個屬性，選擇出最佳分割屬性作為節點創建決策樹 重復以上兩步m次，即建立m棵決策樹 這m個決策樹形成隨機森林，通過投票表決結果決定數據屬於那一類 RF算法在實際應用中具有 ...
2020-03-15 21:13 0 1445 推薦指數：
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