随机森林
2025-03-26 22:38:50 8 举报随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类或回归任务。这种算法的核心内容在于产生大量决策树，每个树在训练过程中使用数据的一个随机子集和一个随机选择的特征子集来构建，以此减少模型的方差并提升预测准确性。
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大纲/内容
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随机森林：集成学习算法，通过多棵决策树投票提升预测准确性和抗过拟合能力（常用于高维度数据建模）。
结果N
决策树1
决策树N
决策树2
结果2
结果1
随机森林
输入
...
建立模型（多个决策树）
Bootstrap采样
结合结果
输出
最终结果
原始数据
多数投票/平均
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