我们知道决策树容易过拟合。换句话说，单个决策树可以很好地找到特定问题的解决方案，但如果应用于以前从未见过的问题则非常糟糕。俗话说三个臭皮匠赛过诸葛亮，随机森林就利用了多个决策树，来应对多种不同场景。
2019-04-19 14:38
为什么要引入随机森林呢。我们知道，同一批数据，我们只能产生一颗决策树，这个变化就比较单一了，这就有了集成学习的概念。
2017-10-18 17:47
随机森林使用名为“bagging”的技术，通过数据集和特征的随机自助抽样样本并行构建完整的决策树。虽然决策树基于一组固定的特征，而且经常过拟合，但随机性对
2024-03-18 14:27
对于本练习，我们将使用纽约出租车数据集。我们将加载一个 CSV 文件，选择我们的功能，然后训练一个随机森林模型。为了说明在 GPU 上使用 RAPIDS 可以实现的运行时加速，我们将首先使用传统的基于 CPU 的
2022-04-20 15:42
的是设计模型。 虽然软件工程有自己的一套实践，但数据科学也有自己的一套最佳实践。 模型构建和原型设计需要一个交互的环境，是一个迭代的过程。 我们建立一个模型。 然后，我们采取措施来改善它。 重复直到我们对结果满意为止
2020-09-29 15:34
随机森林是一种监督式算法，使用由众多决策树组成的一种集成学习方法，输出是对问题最佳答案的共识。随机森林可用于分类或回归。
2022-08-05 10:00
机器学习算法是数据挖掘、数据能力分析和数学建模必不可少的一部分，而随机森林算法和决策树算法是其中较为常用的两种算法，本文将会对随机森林算法的Python实现进行保姆级教
2023-09-21 11:17
随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单，易于实现，计算开销也很小，更令人惊奇的是它在分类和回归上表现出了十分惊人的性能，因此，
2022-10-10 17:14
随机森林和梯度提升树这类的决策森林模型通常是处理表格数据最有效的可用工具。与神经网络相比，决策森林具有更多优势，如配
2022-04-19 10:46
