基於隨機森林的分類與迴歸

1、隨機森林基本概念 算法 隨機森林(Random forest) 是一種組成式的有監督學習方法。在隨機森林中，咱們同時生成多個預測模型，並將模型的結果彙總以提高預測模型的準確率。編程 隨機森林算法(預測和迴歸)主要包括一下三個方面： 1.從原始數據隨機有放回的抽取N個樣本單元，生成決策或者回歸樹。微信 2.在每個節點隨機抽取m<M個變量，將其做爲分割節點的候選變量。每個節點處變量數應該一致。網絡

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