從隨機森林到極端隨機森林，再到深度森林

隨機森林 再介紹隨機森林之前有必要介紹下集成算法的一些理論 集成學習算法本身不算一種單獨的機器學習算法，而是通過構建並結合多個機器學習器來完成學習任務。可以說是集百家之所長，能在機器學習算法中擁有較高的準確率，不足之處就是模型的訓練過程可能比較複雜，效率不是很高。 目前常見的集成學習算法主要有2種：基於Bagging的算法和基於Boosting的算法，基於Bagging的代表算法有隨機森林，而基於

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