python分类分析--随机森林原理及案例

随机森林 一、什么是集成学习方法 集成学习经过创建几个板型组合的来解决单一预测问题，它的工做原理是生成多个分类器/模型，各独立地学习和做出预测。这些预测最后结合成组合预测，所以优于任何一个单分类的作出预测。决策树过分拟合能够用剪枝或者集成学习方法的随机森林实现。node 二、什么是随机森林 在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，而且其输出的类别是由多个决策树输出的类别的众数而定。例如

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