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通过bootstrapping的方式进行抽取不同的资料从每一堆资料中学得一个小的模型g，然后再将这些小的模型进行融合进而得到一个更为稳定的大的模型G。决策树模型通过递归的方式按照某些特征进行分支得到更小的树，最后通过检测不纯度来决定是否停止切割。这个模型受资料影响较大，所以得到的模型不够稳定。如果将这两种学习模型合在一起就会构成一个既

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