python實現隨機森林

定義： 隨機森林指的是利用多棵決策樹對樣本進行訓練並預測的一種分類器。可迴歸可分類。 因此隨機森林是基於多顆決策樹的一種集成學習算法，常見的決策樹算法主要有如下幾種： 1. ID3：使用信息增益g(D,A)進行特徵選擇 2. C4.5：信息增益率 =g(D,A)/H(A) 3. CART：基尼係數 一個特徵的信息增益(或信息增益率，或基尼係數)越大，代表特徵對樣本的熵的減小能力更強，這個特徵使得數

>>阅读原文<<