《机器学习技法》---随机森林

1 随机森林 bagging的好处是降低各个子分类器的variance，而决策树又是对数据敏感的算法，variance比较大。因此我们很自然地就把bagging用到了决策树。也就是基本的随机森林算法： 随机森林的好处是： （1）每棵树并行化学习，非常有效率 （2）继承了CART的好处 （3）弥补了决策树variance大的缺点。   扩展的随机森林（这部分没怎么听懂）：   2 OOB错误 在做b

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