机器学习之随机森林（机器学习技法）

随机森林（RandomForest） 集成学习中的Bagging经过bootstrapping的方式进行抽取不一样的资料从每一堆资料中学得一个小的模型g，而后再将这些小的模型进行融合进而获得一个更为稳定的大的模型G。决策树模型经过递归的方式按照某些特征进行分支获得更小的树，最后经过检测不纯度来决定是否中止切割。这个模型受资料影响较大，因此获得的模型不够稳定。若是将这两种学习模型合在一块儿就会构成一

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