Python3机器学习实践：集成学习之随机森林
随机森林步骤： 构建多个数据集 在包括N个样本的数据集中，采用有放回的抽样方式选择N个样本，构成中间数据集，然后在这个中间数据集的所有特征中随机选择几个特征，作为最终的数据集。以上述方式构建多个数据集；一般回归问题选用全部特征，分类问题选择全部特征个数的平方根个特征 为每个数据集建立完全分裂的决策树 利用CART为每个数据集建立一个完全分裂、没有经过剪枝的决策树，最终得到多棵CART决策树； 预测
相关文章
- 1. 机器学习之集成学习和随机森林
- 2. 【机器学习】集成学习ensemble之随机森林
- 3. 机器学习之集成学习（六）Bagging与随机森林
- 4. 机器学习之集成学习 bagging与随机森林
- 5. 机器学习-集成学习(Bagging算法之随机森林)
- 6. 集成学习之随机森林
- 7. 【5】集成学习之随机森林
- 8. 机器学习----集成学习（Bagging和随机森林）
- 9. 机器学习sklearn19.0——集成学习——bagging、随机森林算法
- 10. 机器学习(十三) 集成学习和随机森林（上）
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
