【機器學習】Python中隨機森林的實現與解釋

通過從單個決策樹構建來使用和理解隨機森林的指南。   幸運的是，對於像Scikit-Learn這樣的庫，現在很容易在Python中實現數百種機器學習算法。這很容易，我們通常不需要任何關於模型如何工作的潛在知識來使用它。雖然不需要知道所有細節，但瞭解機器學習模型如何在幕後工作仍然是有幫助的。這使我們可以在模型表現不佳時進行診斷，或者解釋模型如何做出決策，如果我們想要說服別人相信我們的模型，這是至關重

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