随机森林

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 什么是随机森林
  在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。而"Random Forests"是他们的商标。这个术语是...
随机森林的 学习算法
  根据下列算法而建造每棵树:   1、用N来表示训练用例(样本)的个数,M表示特征数目。   2、输入特征数目m,用于确定决策树上一个节点的决策结果;其中m应远小于M。   3、从N个训练用例(样本)中以有放回抽样的方式,取样N次,形成一...
随机森林的 优点
  随机森林的优点有: 对于很多种资料,它可以产生高准确度的分类器。 它可以处理大量的输入变数。 它可以在决定类别时,评估变数的重要性。 在建造森林时,它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计。 它包含一个好方法可以估计遗失的资料,...

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