【机器学习】十大算法之一 “随机森林”
随机森林算法(Random Forest, RF)是由Leo Breiman和Adele Cutler于2001年提出的一种集成学习(Ensemble Learning)算法。它是由多个决策树构成的分类器,通过对每个决策树的投票结果来确定最终的预测结果。随机森林算法可以用于分类和回归分析。在分类问题中,每个决策树的输出结果为一个类别标签,通过投票来确定样本所属的类别。在回归问题中,每个决策树的输出结果为一个连续值,取所有决策树输出结果的平均值作为最终结果。可以处理高维度数据;可以处理不平衡的数据集。