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 ...

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 ...

隨機森林（可用於分類和回歸） 隨機森林主要應用於回歸和分類。 隨機森林在運算量沒有顯著提高的前提下提高了預測精度。 1、簡介 隨機森林由多棵決策樹構成，且森林中的每一棵決策樹之間沒有關聯，模型的最終輸出由森林中的每一棵決策樹共同決定。 處理分類問題時，對於測試樣本，森林中每棵 ...

一、決策樹（類型、節點特征選擇的算法原理、優缺點、隨機森林算法產生的背景） 1、分類樹和回歸樹 　　由目標變量是離散的還是連續的來決定的；目標變量是離散的，選擇分類樹；反之（目標變量是連續的，但自變量可以是分類的或數值的），選擇回歸樹； 　　樹的類型不同，節點分裂的算法和預測的算法也不一樣 ...

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 ...

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4， GBDT和隨機森林的相同點： 1、都是由多棵樹組成2、最終的結果都是由多棵樹一起決定 5，GBDT和隨機森林的不同點： 1、組成隨機森林的樹可以是分類樹，也可以是回歸樹；而GBDT只由回歸樹組成2、組成隨機森林的樹可以並行生成；而GBDT只能是串行生成 3、對於最終的輸出 ...

sklearn隨機森林-分類參數詳解 1、sklearn中的集成算法模塊ensemble 其它內容：參見 ...