随机森林;随机森林模型
2024-07-14
随机森林模型:从入门到掌握 什么是随机森林模型? 随机森林模型是一种集成学习方法,它由多个决策树组成。每个决策树都是一个分类器,它们的结果通过投票或平均值来决定最终的分类结果。随机森林模型的优点在于它可以处理高维数据和大量数据,而且对于噪声数据的鲁棒性也很好。 随机森林模型的构建过程 随机森林模型的构建过程包括两个部分:随机选择特征和随机选择样本。 在随机选择特征的过程中,随机森林会从所有特征中选择一部分特征进行决策树的构建。这样可以防止某些特征对结果的影响过大,从而提高模型的泛化能力。 在随