機器學習模型-隨機森林(RandomForest)

隨機森林(RandomForest)：基於bagging集成的樹模型   (一)基本原理dom RF使用自助採樣法(行採樣)獲得不一樣的訓練子集，而後在子集上學習基學習器(CART樹)。在創建CART樹時，不是在全部特徵中選擇最優切分點，而是隨機選擇特徵子集(列採樣)而後在該子集中選擇最優特徵來分裂CART樹。獲得一系列基學習器後，綜合它們的預測結果，做爲集成模型的最終輸出。函數 行採樣、列採樣的

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