33、机器学习中的集成学习算法：随机森林、提升法及其应用

机器学习中的集成学习算法：随机森林、提升法及其应用

在机器学习领域，为了提高预测的准确性和稳定性，集成学习算法是一种非常有效的方法。本文将详细介绍随机森林（Random Forest）、提升法（Boosting）等集成学习算法的原理、应用及优化方法。

决策树回归与随机森林算法基础

在处理回归问题时，我们可以使用 DecisionTreeRegressor 类。以波士顿房价数据集为例，以下是使用该类进行回归分析的代码：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import numpy as np

boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
features = boston.feature_names

regression_tree = DecisionTreeRegressor(
    min_samples_split=30, min_samples_leaf=10,
    random_state=0)
regression_tree.fit(X,y)
crossvalidation = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=1)
score = np.mean(cross_val_score(regression_tre