隨機森林算法

一句話：隨機森林=決策樹+bagging+隨機屬性選擇 隨機森立的算法流程： 1.樣本的隨機：從樣本集中用bagging的方式，隨機選 擇n個樣本。 2.特徵的隨機：從所有屬性d中隨機選擇k個屬性(k<d)， 然後從k個屬性中選擇最佳分割屬性作爲節點建立 CART決策樹。 3.重複以上兩個步驟m次，建立m棵CART決策樹。 這m棵CART決策樹形成隨機森林，通過投票表決結果，決定數據屬於哪一類 原

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