随机森林

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原创 最新推荐文章于 2026-04-05 09:03:58 发布 140 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
sklearn实战之随机森林 二、随机森林 0、概述 0.1集成算法概述 集成学习是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习模型，而是在以往的数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果，基本上所有机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在显示中集成学习也有相当大的作用，它可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户俩元，保留和损失，也可以用来预测疾病的风险和患病者的易感性。在现在的各种算法竞赛中，随机森林，梯度提升树，XGBoost等集成算法的身影也随处可见，可见其效果之好，应用之广。 集成算法的目标：集成算法会考虑多个评估器的 阅读详情

参考：

调参https://www.cnblogs.com/pinard/p/6160412.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral

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随机森林概述 其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。 书的购买链接 书的勘误，优化，源代码资源 在SIGAI之前的公众号文章“大话AdaBoost算法”中我们介绍了集成学习的思想以及Boosting算法，今天的文章中我们将为大家介绍另外一种集成学习算法-随机森林。随机森林由多棵决策树组成，采用多棵决策树联合进行... 阅读详情

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