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集成方法（分类）之随机森林

时间:2019-12-10来源:互联网 作者:编辑 点击: 次
westudy365 在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。利用相同的训练数搭建多个独立的分类模型，然后通过投票的

westudy365

在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。利用相同的训练数搭建多个独立的分类模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则作出最终的分类决策。例如, 如果你训练了5个树, 其中有4个树的结果是True, 1个数的结果是False, 那么最终结果会是True.

在前面的决策当中我们提到，一个标准的决策树会根据每维特征对预测结果的影响程度进行排序，进而决定不同的特征从上至下构建分裂节点的顺序，如此以来，所有在随机森林中的决策树都会受这一策略影响而构建的完全一致，从而丧失的多样性。所以在随机森林分类器的构建过程中，每一棵决策树都会放弃这一固定的排序算法，转而随机选取特征。
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