隨機森林原理詳解 random forest 代碼+參數講解

事實上隨機森林的基本單元決策樹很早就被提出來了，只不過單個決策樹效果不好。這個情況和神經網絡差不多。 到了2001年Breiman把分類樹組合成隨機森林（Breiman 2001a），即在變量（列）的使用和數據（行）的使用上進行隨機化，生成很多分類樹，再彙總分類樹的結果。在運算沒有增加的情況下，精度提高了不少。 進入正題 隨機森林由兩個部分組成 隨機 和 森林 森林簡單來說就是很多顆樹，而這個樹就

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