走進森林，參天大樹一棵棵相繼出現
隨機森林是基於決策樹的整合學習模型，如果將一顆決策樹比作乙個決策者，那麼隨機森林就是一群決策者共同決定一件事情，所以相比於決策樹等單個學習器的模型，隨機森立的準確度和泛化能力往往更好和更高。
隨機森林是多個學習器平行計算的演算法模型，通過一定的結合策略，將這些弱學習器有機組合起來，形成乙個強的學習器。
優點
隨機森林的隨機體現在樣本隨機和特徵隨機。
如果可以計算出每個特徵的重要性，即 importance(k) for k = 1, 2, … ,d。那就能將不重要的特徵捨棄，達到降維的效果
置換檢驗
function randomforest(d,t)
for t=1,
2,..
.,t //可以並行執行
②使用特徵隨機取樣後的資料集，訓練弱學習器gt
return g=uniform(gt) 將多個弱學習器結合起來
'''# 效果如下
0.9460941802827244
predict 1 2 3 4 5 6 7
label
1 59793 3614 0 0 20 4 140
2 2744 81808 165 1 123 106 32
3 3 217 10268 48 6 225 0
4 0 1 101 692 0 19 0
5 43 638 43 0 2137 9 0
6 9 197 427 24 5 4517 0
7 393 38 0 0 1 0 5693
0.9460941802827244
'''
機器學習之隨機森林（一）
如果大家想學人工智慧的話，那麼就一定不能夠忽視有關機器學習的內容。這時候就會有人問，什麼是機器學習？所謂機器學習就是一門多領域交叉學科，涉及概率論 統計學 逼近論等多門學科。機器學習是專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能的一門...
機器學習之隨機森林（一）
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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...