隨機森林--簡單示例
隨機森林屬於模式識別中有監督的分類中的一種方法。它的原理是以決策樹爲基本分類器的一個集成學習模型，它包含多個由Bagging集成學習技術訓練獲得的決策樹，當輸入待分類的樣本時，最終的分類結果由決策樹的輸出結果的衆數決定。 算法 1、基本原理列出以下：dom 從原始數據m*n維數據中有放回的抽取樣本容量與原數據相同的數據樣本m*n，樣本數量爲ntree（在R語言中能夠指定）；機器學習 對每個數據樣本
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