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機器學習算法---隨機森林實現(包括迴歸和分類)
時間 2019-12-12
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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
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