隨機森林

隨機森林引入 ·隨機森林（Random Forest，簡稱RF）是Bagging的一個擴展變體。RF在以決策樹爲基學習器構建Bagging集成的基礎上，進一步在決策樹的訓練過程中引入了隨機屬性選擇。 ·具體來說，傳統決策樹在選擇劃分屬性時是在當前結點的屬性集合（假定有d個屬性）中選擇一個最優屬性；而在RF中，對基決策樹的每個結點，先從該結點的屬性集合中隨機選擇一個包含k個屬性的子集，然後再從這個子

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