机器学习：以二元决策树为基学习器实现随机森林算法的回归分析

声明：本文是站在回归分析角度讲的，分类的理解可能跟这有点不一样。 1.前言         随机森林也是集成方法的一种，是对Bagging算法的改进。         随机森林主要有两步组成：         1）有放回的随机抽取样本数据，形成新的样本集。这部分和Bagging算法一样，但是有两点需要注意：              a）新的样本集的大小和原始样本集的大小是一样的。假如原始样本有1

>>阅读原文<<