文件名称:随机森林概述
文件大小:533KB
文件格式:PDF
更新时间:2021-09-02 05:25:15
人工智能 机器学习
随机森林由多棵决策树组成,采用多棵决策树联合进行预测可以有效提高模型的精度。这些决策树用对训练样本集随机抽样构造出的样本集训练得到。由于训练样本集由随机抽样构造,因此称为随机森林。随机森林不仅对训练样本进行抽样,还对特征向量的分量随机抽样,在训练决策树时,每次寻找最佳分裂时只使用一部分抽样的特征分量作为候选特征进行分裂。
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随机森林由多棵决策树组成,采用多棵决策树联合进行预测可以有效提高模型的精度。这些决策树用对训练样本集随机抽样构造出的样本集训练得到。由于训练样本集由随机抽样构造,因此称为随机森林。随机森林不仅对训练样本进行抽样,还对特征向量的分量随机抽样,在训练决策树时,每次寻找最佳分裂时只使用一部分抽样的特征分量作为候选特征进行分裂。