機器學習算法---隨機森林實現（包括迴歸和分類）

1.隨機森林迴歸和分類的不一樣： 隨機森林能夠應用在分類和迴歸問題上。實現這一點，取決於隨機森林的每顆cart樹是分類樹仍是迴歸樹。python 若是cart樹是分類數，那麼採用的計算原則就是gini指數。隨機森林基於每棵樹的分類結果，採用多數表決的手段進行分類。 基尼指數（ CART算法 —分類樹） 定義：基尼指數（基尼不純度）：表示在樣本集合中一個隨機選中的樣本被分錯的機率。Gini指數越小表

>>阅读原文<<