隨機森林算法原理小結
來自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6156009.html 集成學習有兩個流派，一個是boosting，特點是各個弱學習器之間有依賴關系；一個是bagging，特點是各個弱學習器之間沒依賴關系，可以並行擬合。 1. bagging的原理 在集成 ...
原文：一個簡單的例子解釋隨機森林的原理
簡介 作為新興起的 高度靈活的一種機器學習算法，隨機森林 Random Forest，簡稱RF 擁有廣泛的應用前景，從市場營銷到醫療保健保險，既可以用來做市場營銷模擬的建模，統計客戶來源，保留和流失，也可用來預測疾病的風險和病患者的易感性。 隨機森林就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，而它的本質屬於機器學習的一大分支 集成學習 Ensemble Learning 方 ...
2021-10-14 14:43 0 1671 推薦指數：
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