隨機森林的優勢

Author: Frank 隨機森林是基於決策樹的一種經典的機器學習方法，其由許多課決策樹構成，這些決策樹是根據帶標籤的樣本數據創建而來。創建各個決策樹時採用隨機抽樣的方法，即從所有標記樣本中隨機選出部分樣本，而後使用這些樣本的部分特徵創建一課決策樹。 對未標記樣本作預測時，隨機森林裏的每個決策樹都須要預測出一個結果，而後綜合考慮全部結果給出最終的預測。機器學習 隨機森林的優勢： a. 對於不少數

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