一、原理： 決策樹：能夠利用一些決策結點，使數據根據決策屬性進行路徑選擇，達到分類的目的。 一般決策樹常用於DFS配合剪枝，被用於處理一些單一算法問題，但也能進行分類 。 也就是通過每一個結點的決策進行分類，那么關於如何設置這些結點的決策方式： 熵：描述一個集合內元素混亂程度的因素。 熵 ...

隨機森林是一種基於決策樹的算法 它通過從所有特征中隨機抽取m組特征進行決策樹判斷，最終將m個判斷結果綜合起來得出最終的判斷 具體原理自行學習，本文主要着重於python調用sklearn實現random_forest算法進行二分類 首先是對需要用到的函數庫的調用 然后讀取文件和處理數據 ...

一、集成學習方法之隨機森林 　　集成學習通過建立幾個模型組合來解決單一模型預測的問題。它的工作原理是生成多個分類器/模型，各自獨立地學習和作出預測。這些預測最后結合成單預測，因此優於任何一個單分類的做出預測。 1、什么是隨機森林 　　隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器，並且其輸出的類別 ...

概念 隨機森林(RandomForest)：隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器，並且其輸出的類別是由個別數輸出的類別的眾數而定 優點：適合離散型和連續型的屬性數據；對海量數據，盡量避免了過度擬合的問題；對高維數據，不會出現特征選擇困難的問題；實現簡單，訓練速度快，適合 進行 ...

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 ...

用Python實現隨機森林算法，深度學習 擁有高方差使得決策樹（secision tress）在處理特定訓練數據集時其結果顯得相對脆弱。bagging（bootstrap aggregating 的縮寫）算法從訓練數據的樣本中建立復合模型，可以有效降低決策樹的方差，但樹與樹之間有高度關聯（並不是 ...

關鍵參數 最重要的，常常需要調試以提高算法效果的有兩個參數：numTrees，maxDepth。 numTrees（決策樹的個數）：增加決策樹的個數會降低預測結果的方差，這樣在測試時會有更高的accuracy。訓練時間大致與numTrees呈線性增長關系。 maxDepth ...

）和Boosting（串行），隨機森林就是Bagging的一種擴展變體。 傳統意義上的隨機森林算法是基於決策樹的集 ...