机器学习笔记 十五：随机森林（Random Forest）评估机器学习模型的特征重要性
在随机森林中创建决策树时，通过测量特征在减少不确定性（分类器）或方差（回归器）方面的有效性来计算特征的平均-减少-不纯重要性。问题是这种机制虽然快速，但并不总是能准确反映出重要性。互换重要性是一个更好的方法，它衡量一个特征的重要性为：将验证集或袋外（OOB）样本导入随机森林，并记录基线准确性（分类器
秒懂算法 | 基于主成分分析法、随机森林算法和SVM算法的人脸识别问题
本文的任务与手写数字识别非常相似，都是基于图片的多分类任务，也都是有监督的。
基于MATLAB的随机森林分类
通过MATLAB进行随机森林分类实例：可输出混淆矩阵、重要性
RF模型（随机森林模型）详解
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。一、RF简介RF模型属于集成学习中的bagging流派1、集成学习简介集成学习分为2派：（1）boosting：它组合多个弱学习器形成一个强学习器，且各个弱学习器之间有依赖关系。（2）baggin
python大数据之随机森林（回归与分类）
随机森林在大数据运用中非常的常见，它在预测和回归上相比于SVM，多元线性回归，逻辑回归，多项式回归这些，有着比较好的鲁棒性。随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。废话不多说，直接上干货。
Spark 3.0 - 11.ML 随机森林实现二分类实战
Spark 3.0 ML 之随机森林实战讲解。
2022数学建模国赛C题详细思路：基于随机森林和灰色关联度分析
问题1使用微分方程模型，建立风化过程中化学成分含量的微分方程模型，（可以参考放射性元素微分方程模型类似建模）。问题2需要对于每个类别选择合适的化学成分对其进行亚类划分，使用随机森林算法划分亚类。问题3根据问题2建立的随机森林模型，预测划分所属类型。问题4分需要析其化学成分之间的关联关系，可以使用灰色
LCE：一个结合了随机森林和XGBoost优势的新的集成方法
LCE它结合了它们的优势并采用互补的多样化方法来获得更好的泛化预测器。 进一步增强了随机森林和 XGBoost 的预测性能。
机器学习|R语言|利用随机森林对二手车交易价格进行评估
机器学习|R语言|利用随机森林对二手车交易价格进行评估，过程完整附有代码，小白入门机器学习入门实战最佳参考文章！！！
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