机器学习算法梳理—随机森林

文章目录 一、 集成学习 二、个体学习器 三、Boosting 与Bagging （1）Boosting算法 （2）Bagging算法 四、结合策略 （1）平均法 （2）投票法 （3）学习法 五、随机森林思想 六、随机森林的推广 （1）数据的选择 （2）特征的选择 七、优缺点 （1）随机森林的优点 （2）随机森林的缺点 八、sklearn参数 （1）sklearn中决策树的参数 （2）随机森林特有

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