機器學習：以二元決策樹爲基學習器實現隨機森林算法的迴歸分析

聲明：本文是站在迴歸分析角度講的，分類的理解可能跟這有點不一樣。 1.前言         隨機森林也是集成方法的一種，是對Bagging算法的改進。         隨機森林主要有兩步組成：         1）有放回的隨機抽取樣本數據，形成新的樣本集。這部分和Bagging算法一樣，但是有兩點需要注意：              a）新的樣本集的大小和原始樣本集的大小是一樣的。假如原始樣本有1

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