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用Python實現隨機森林算法
時間 2020-12-31
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CDA數據分析師 出品 擁有高方差使得決策樹(secision tress)在處理特定訓練數據集時其結果顯得相對脆弱。bagging(bootstrap aggregating 的縮寫)算法從訓練數據的樣本中建立複合模型,可以有效降低決策樹的方差,但樹與樹之間有高度關聯(並不是理想的樹的狀態)。 隨機森林算法(Random forest algorithm)是對 bagging 算法的擴展。除了仍
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