隨機森林算法訓練及調參-附代碼

隨機森林算法的理論知識 　　隨機森林是一種有監督學習算法，是以決策樹爲基學習器的集成學習算法。隨機森林非常簡單，易於實現，計算開銷也很小，但是它在分類和迴歸上表現出非常驚人的性能，因此，隨機森林被譽爲「代表集成學習技術水平的方法」。 一，隨機森林的隨機性體現在哪幾個方面？ 1，數據集的隨機選取 　　從原始的數據集中採取有放回的抽樣（bagging），構造子數據集，子數據集的數據量是和原始數據集相同

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