《機器學習技法》---隨機森林

1 隨機森林 bagging的好處是降低各個子分類器的variance，而決策樹又是對數據敏感的算法，variance比較大。因此我們很自然地就把bagging用到了決策樹。也就是基本的隨機森林算法： 隨機森林的好處是： （1）每棵樹並行化學習，非常有效率 （2）繼承了CART的好處 （3）彌補了決策樹variance大的缺點。   擴展的隨機森林（這部分沒怎麼聽懂）：   2 OOB錯誤 在做b

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