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
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
集成学习有两个流派，一个是boosting，特点是各个弱学习器之间有依赖关系；一个是bagging，特点是各个弱学习器之间没依赖关系，可以并行拟合。
2020-12-09 13:58
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
其实从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。而随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终的输出，这就是一种最简单的 Bagging 思想。
2023-05-15 09:46
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
由 无名氏 于 星期二, 2018-09-18 16:38 发表 1. 随机森林回顾 随机森林由N棵决策树组成，每一棵决策树都具有不同的初始训练样本，在训练过程中，还需
2018-09-18 22:25
本次主题是随机森林，杰里米（讲师）提供了一些基本信息以及使用Jupyter Notebook的提示和技巧。 Jeremy谈到的一些重要的事情是，数据科学并不等同于软件工程。 在数据科学中，我们做
2020-09-29 15:34
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
