以決策樹為基礎-隨機森林
決策樹的乙個主要缺點在於經常對訓練的資料過擬合。隨機森林是解決這個問題的一種方法。隨機森林的本質上是很多決策樹的集合，其中那個每棵樹都和其他樹略有不同。隨機森林背後砈思想史是，每棵樹的**都可能相對較好，但可能對部分書聚過擬合，如果我們構建很多樹，並且每棵樹都可以**的很好，但都已不同的方式過擬合，那麼我們可以對這些樹的結果取平均值來降低過擬合。既能減少過擬合又能保持樹的**能力。
為了實現這一策略，我們需要構建很多樹。每棵樹都應該對目標值做出可以接受的**，還應該與其他的樹不同。隨機森林的名字**於 將隨機性新增到樹的構建過程中，以確保每棵樹都是不同的。隨機森立的隨機化方法有兩種： 一種是 選擇用於構造樹的資料點，另一種是通過選擇每次劃分測試的特徵。
機器學習 隨機森林
opencv包含隨機森林 random forest 類，隨機森林可以通過收集很多樹的子節點對各個類別的投票，然後選擇獲得最多投票的類別作為判斷結果。通過計算 森林 的所有子節點上的值的平均值來解決回歸問題。隨機森林包含隨機選擇的一些決策樹。隨機森林建立時的基本子系統也是決策樹，在建立決策樹時會一直...
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以下內容均為個人理解，如有錯誤，歡迎指出 如何生成隨機森林基學習器的訓練資料集 隨機 的含義 bagging整合學習的評測方法 隨機森林的引數 以下內容摘自周志華老師的 機器學習 隨機森林是bagging的乙個擴充套件變體，它在以決策樹為基學習器構建的bagging整合的基礎上，進一步在決策樹的訓練...
隨機森林演算法原理 機器學習演算法 隨機森林
隨機森林是一種通用的機器學習方法，能夠處理回歸和分類問題。它還負責資料降維 缺失值處理 離群值處理以及資料分析的其他步驟。它是一種整合學習方法，將一組一般的模型組合成乙個強大的模型 我們通過適用隨機的方式從資料中抽取樣本和特徵值，訓練多個不同的決策樹，形成森林。為了根據屬性對新物件進行分類，每個數都...