隨機森林

在機器學習中，隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器， 並且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的衆數而定。 隨機森林構建 編輯 決策樹相當於一個大師，通過自己在數據集中學到的知識對於新的數據進行分類。但是俗話說得好，一個諸葛亮，玩不過三個臭皮匠。隨機森林就是希望構建多個臭皮匠，希望最終的分類效果能夠超過單個大師的一種算法。 那隨機森林具體如何構建呢？有兩個方面：數據的隨機性選取，以及待選特徵的隨機選取

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