python機器學習——隨機森林

隨機森林 綜述 隨機性來源 構成 訓練及預測 超參數對模型性能的影響 優點和缺點 參考 綜述 隨機森林顧名思義是用隨機的方式建立一個森林，森林由很多的決策樹組成，決策樹之間是沒有關聯的。隨機森林即隨機採樣樣本，也隨機選擇特徵，因此防止過擬合能力更強，能夠降低模型的方差，同時具有易解釋性、可處理類別特徵（例如性別）、易擴展到多分類問題、不需特徵歸一化或者標準化。 隨機性來源 隨機森林進一步在決策樹訓

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