隨機森林

決策樹 隨機森林算法是機器學習、計算機視覺等領域內應用極爲廣泛的一個算法，它不僅可以用來做分類，也可用來做迴歸即預測，隨機森林機由多個決策樹構成，相比於單個決策樹算法，它分類、預測效果更好，不容易出現過度擬合的情況。 圖1 具體例子 決策樹的含義： 決策樹是數據挖掘與機器學習領域中一種非常重要的分類器，算法通過訓練數據來構建一棵用於分類的樹，從而對未知數劇進行高校分類。 決策樹的構建步驟： 將所有

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