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随机森林

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集成学习中的随机森林

摘要:随机森林是集成算法最前沿的代表之一。随机森林是Bagging的升级,它和Bagging的主要区别在于引入了随机特征选择。

随机森林原理介绍与适用情况(综述篇)

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计算机与AI2020 年 10 月 14 日

随机森林是一种集成算法(Ensemble Learning),它属于Bagging类型,通过组合多个弱分类器,最终结果通过投票或取均值,使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。其可以取得不错成绩,主要归功于“随机”和“森林”,一个使它具有抗过拟合能力,一个使

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