随机森林--简单示例

随机森林属于模式识别中有监督的分类中的一种方法。它的原理是以决策树为基本分类器的一个集成学习模型，它包含多个由Bagging集成学习技术训练获得的决策树，当输入待分类的样本时，最终的分类结果由决策树的输出结果的众数决定。 算法 1、基本原理列出以下：dom 从原始数据m*n维数据中有放回的抽取样本容量与原数据相同的数据样本m*n，样本数量为ntree（在R语言中能够指定）；机器学习 对每个数据样本

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