Random Forest

時間 2020-12-24

標籤機器學習 Bagging 隨機森林简体版

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自助採樣法給定包含m 個樣本的數據集D ，我們對它進行採樣產生數據集D': 每次隨機從D 中挑選一個樣本將其拷貝放入D' 再將該樣本放回初始數據集D 中，使得該樣本在下次採樣時仍有可能被採到; 這個過程重複執行m 次,我們就得到了包含m個樣本的數據集D' 通過自助來樣，初始數據集D 中約有36.8% 的樣本未出現在採樣數據集D'中.於是我們可將D' 用作訓練集，用作測試集;這樣我們仍有數據總量

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