隨機森林詳解

袋裝（Bootstrap Aggregating——Bagging） 在統計學中，Bootstrap 是依靠替換隨機採樣的任意試驗或度量。咱們從上文能夠看見，決策樹會受到高方差的困擾。這意味着若是咱們把訓練數據隨機分紅兩部分，而且給兩者都安置一個決策樹，咱們獲得的結果可能就會至關不一樣。Bootstrap 彙集，或者叫作袋裝，是減小統計學習方法的方差的通用過程。算法 給定一組 n 個獨立的樣本觀測

>>阅读原文<<