集成學習---(Bagging) RandomForest

一、簡介 http://www.javashuo.com/article/p-afeyqqua-hu.html 鑑於決策樹容易過擬合的缺點，隨機森林採用多個決策樹的投票機制來改善決策樹，我們假設隨機森林使用了m棵決策樹，那麼就需要產生m個一定數量的樣本集來訓練每一棵樹，如果用全樣本去訓練m棵決策樹顯然是不可取的，全樣本訓練忽視了局部樣本的規律，對於模型的泛化能力是有害的 產生n個樣本的方法採用Bo

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