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随机森林构建过程图

2016-05-26 08:27:41 0 举报
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随机森林构建过程图展示了一种集成学习算法，通过多个决策树的投票来提高预测准确性。首先，从原始数据集中随机抽取一部分样本和特征，构建一个决策树。然后，重复这个过程，生成多棵决策树。在每个节点，根据特征值进行划分，选择最优划分。最后，对于一个新的输入样本，让所有决策树分别进行预测，根据多数投票的结果作为最终输出。这种算法能够有效地处理过拟合问题，提高模型的稳定性和泛化能力。
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