利用隨機森林作特徵選擇

        隨機森林具備準確率高、魯棒性好、易於使用等優勢，這使得它成爲了目前最流行的機器學習算法之一。隨機森林提供了兩種特徵選擇的方法：mean decrease impurity和mean decrease accuracy。算法 平均不純度減小----mean decrease impurity         隨機森林由多個決策樹構成。決策樹中的每個節點都是關於某個特徵的條件，爲的是將

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