关于随机森林，我只想讲一句话，bagging算法其实就是装袋算法，如下：
装袋算法
而随机森林如下：
随机森林
自助样本是有放回抽样，而且抽样的个数与样本总数相同。
随机森林
2018-08-12
1167
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
关于随机森林，我只想讲一句话，bagging算法其实就是装袋算法，如下：装袋算法而随机森林如下：随机森林自助样本是有放回抽样，而且抽样的个数与样本总数相同。
自助样本是有放回抽样，而且抽样的个数与样本总数相同。
目录
相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习
存储
集成学习方法——随机森林
之前我们介绍过决策树，随机森林(Random Forest)是将多个决策树(Decision Tree)组合在一起形成一个强大的分类器或回归器，是一种集成学习(Ensemble Learning)方法。
随机森林的主要思想是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，并通过集成这些决策树的预测结果来达到更准确的分类或回归结果。具体步骤如下：
随机选择部分训练样本集；
随机选择部分特征子集；
构建决策树，对每个节点进行特征选择和分裂；
再进行重复，构建多个决策树；
对每个决策树，根据投票或平均值等方法，获得最后的分类或回归结果。
94
1
1
|
3月前
|
机器学习/深度学习
算法
|
3月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
|
机器学习/深度学习
存储
随机森林是什么？
随机森林(Random Forest)是将多个决策树(Decision Tree)组合在一起形成一个强大的分类器或回归器，是一种集成学习(Ensemble Learning)方法。
随机森林的主要思想是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，并通过集成这些决策树的预测结果来达到更准确的分类或回归结果。具体步骤如下：
300
1
1
|
6月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
并行计算
|
6月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
|
6月前
|
机器学习/深度学习
算法
数据库
决策树与随机森林算法
决策树和随机森林都是用于分类和回归的的算法。决策树的原理是通过一系列的问题进行if、else的推导。随机森林是集合学习算法，即把很多的机器学习算法综合在一起组成一个更大的模型。
103
0
0
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
|
机器学习/深度学习
热门文章
最新文章
1
SpringBoot开发案例之整合Dubbo提供者(一)
2
阿里AI上岗双11服装车间，能识别头发丝直径十分之一的瑕疵
3
Webpack构建library时的踩坑经历
4
安装nginx：src/os/unix/ngx_user.c:26:7: error: ‘struct crypt_data’ has no member named ‘curren
5
字节流套接口的读写
6
【转】类别catagory的用法
7
lsof 命令
8
TeamCity : 自动触发 Build
9
建站篇-用户认证系统-管理员登陆后台
10
asp.net学习之ado.net(无连接模式中的DataAdapter)
1
VideoChat：高效学习新神器！一键解读音视频内容，结合 AI 生成总结内容、思维导图和智能问答
30
2
《C++巧筑智能框架根基：开启 AI 开发新航道》
26
3
《跨越语言壁垒：Python 人工智能原型到 C++可执行程序的转型之路》
20
4
Go语言中json序列化的一个小坑，建议多留意一下
24
5
JVM常见面试题（四）：垃圾回收
24
6
C语言物联网开发之设备安全与代码可靠性隐患
21
7
C语言物联网开发之设备安全与代码可靠性隐患
19
8
C 语言物联网开发之网络通信与数据传输难题
18
9
Linux服务器安全
15
10
Web应用防火墙（WAF）与数据库应用防火墙有什么区别？
15