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 ...
原文：分類算法之隨機森林
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。 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，並且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的眾數而定。假設你訓練了n棵樹，其中有n 棵樹的結果類別是 ， 棵樹的結果的類別是 ，那么最后的類別結果 ...
2020-06-21 13:43 0 556 推薦指數：
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