算法学习---- 随机森林的基本原理

集成思想 Boosting 通过将弱学习器 提升为强学习器的集成方法来提高预测精度，典型的算法是：AdaBoost、GBDT、 XGBoost Bagging 通过自主采样的方法生成众多并行式的分类器，通过“少数服从多数”的原则来确定最终的结果。典型的算法有 随机森林、 随机森林（Random Forest） 随机森林是指利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种算法。也就是说随机森林算法是一个包含

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