隨機森林原理詳解 random forest 代碼+參數講解

事實上隨機森林的基本單元決策樹很早就被提出來了，只不過單個決策樹效果很差。這個狀況和神經網絡差很少。node 到了2001年Breiman把分類樹組合成隨機森林（Breiman 2001a），即在變量（列）的使用和數據（行）的使用上進行隨機化，生成不少分類樹，再彙總分類樹的結果。在運算沒有增長的狀況下，精度提升了很多。web 進入正題算法 隨機森林由兩個部分組成網絡 隨機 和 森林 森林簡單來講就

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