随机森林的优势

Author: Frank 随机森林是基于决策树的一种经典的机器学习方法，其由许多课决策树构成，这些决策树是根据带标签的样本数据创建而来。创建各个决策树时采用随机抽样的方法，即从所有标记样本中随机选出部分样本，而后使用这些样本的部分特征创建一课决策树。 对未标记样本作预测时，随机森林里的每个决策树都须要预测出一个结果，而后综合考虑全部结果给出最终的预测。机器学习 随机森林的优势： a. 对于不少数

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