100天搞定機器學習|Day56 隨機森林工作原理及調參實戰（信用卡欺詐預測）
本文是對100天搞定機器學習|Day33-34 隨機森林的補充 前文對隨機森林的概念、工作原理、使用方法做了簡單介紹，並提供了分類和回歸的實例。 本期我們重點講一下： 1、集成學習、Bagging和隨機森林概念及相互關系 2、隨機森林參數解釋及設置建議 3、隨機森林模型調參實戰 4、隨機森林模型 ...
原文：【機器學習】隨機森林原理與調參小結
之前在集成原理小結中總結了Bagging的原理。 理解了bagging算法，隨機森林 Random Forest,以下簡稱RF 就好理解了。它是Bagging算法的進化版，也就是說，它的思想仍然是bagging,但是進行了獨有的改進。 . 隨機森林的原理 普通bagging的升級版 第一，RF使用了CART決策樹作為弱學習器。第二，在使用決策樹的基礎上，RF對決策樹的建立做了改進，對於普通的決策樹 ...
2020-11-27 14:00 0 367 推薦指數：
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