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 ...

本文轉載自：https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/e6ddd161f89f42d45fcee483b2292a8c7b2a9638/src/py2.x ...

一篇關於使用Python來實現隨機森林文章。 什么是隨機森林？ 隨機 森林 是 幾乎 任何 預測 ...

什么是隨機森林？ 在機器學習中，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。要想理解好隨機森林，就首先要了解決策樹。 可以參考： https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12882367.html 隨機森林的工作 ...

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 ...

Table of Contents 1 隨機森林概述 1.1 個體學習器 1.2 集成策略 2 隨機森林的一些相關問題 2.1 偏差（Bias）與方差(Variance) 2.2 RF通過降低方差提高預測准確性 ...

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 ...