R語言-訓練隨機森林模型

隨機森林算法涉及對樣本單元和變量進行抽樣，從而生成大量決策樹。python 對於每一個樣本單元，全部決策樹依次對其進行分類，全部決策樹預測類別中的衆數類別即爲隨機森林所預測的這同樣本單元的類別。算法 假設訓練集中共有N個樣本單元，M個變量，則隨機森林算法以下：dom （1）從訓練集中隨機有放回地抽取N個樣本單元，生成大量決策樹；函數 （2）在每個節點隨機抽取m < M個變量，將其做爲分割該節點的候

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