随机森林基本原理图

2024-04-06 11:26:30 2 举报
随机森林基本原理图
随机森林是一种集成学习算法,它通过在训练时构建多个决策树,然后取它们输出的平均值或众数,从而得到最终的预测结果。在构建决策树时,随机森林使用了bootstrap抽样和随机选择特征子集的方法,因此得名。bootstrap抽样是一种有放回的抽样方法,可以保证每个训练集都包含不同的数据样本。随机选择特征子集则是在训练决策树时,从所有特征中随机选择部分特征进行分割节点,这样可以使得决策树更加多样化,避免过拟合问题。最后,随机森林结合了多个决策树的结果,从而得到更加精确的预测结果。
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