機器學習之RF

執行隨機森林算法所涉及的基本步驟如下： 從數據集中選擇N個隨機記錄。 根據這N條記錄構建決策樹。 在算法中選擇所需的樹數，然後重複步驟1和2。 在迴歸問題的情況下，對於新記錄，林中的每個樹都預測Y（輸出）的值。 可以通過取森林中所有樹木預測的所有值的平均值來計算最終值。或者，在分類問題的情況下，林中的每個樹都預測新記錄所屬的類別。最後，新記錄被分配到贏得多數投票的類別。 隨機森林有很多優點： 隨機

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