本文探讨了随机森林算法在特征选择上的优势，通过逐个减少特征重要性来测试准确性，展示了其高预测精度、良好泛化能力和快速收敛速度。布赖曼提出的这一统计学习理论在实际应用中展现出强大的效果。
本人亮点是结构图参考、还有就是随机森林的特征重要性逐个减少的方法测试准确性的方法、误差分析等
提出模型的结构
算法的特征参数
它是随机森林的一个重要应用。它是布赖曼提出的一种统计学习理论。
该算法具有预测精度高的优点。良好的泛化能力、较快的收敛速度和较小的收敛速度可调参数
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