数据处理和分析之分类算法：随机森林(RandomForest)：大数据环境下的随机森林应用
数据处理和分析之分类算法：随机森林 (Random Forest)：大数据环境下的应用
简介
随机森林算法概述
随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法，由Leo Breiman在2001年提出。它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高分类或回归的准确性。随机森林的每个决策树都是在数据集的随机子集上训练的，这增加了模型的多样性和鲁棒性。此外，每个决策树在每个节点上选择特征时，也是从所有特征中随机选择一部分进行评估，这进一步增强了模型的泛化能力。
原理与步骤
- 数据采样：从原始数据集中通过有放回的抽样方式生成多个子数据集，每个子数据集用于训练一个决策树。
- 特征选择：在每个决策树的节点上，从所有特征中随机选择一部分特征，基于这些特
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版权归原作者 kkchenkx 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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