机器学习之RF

执行随机森林算法所涉及的基本步骤如下： 从数据集中选择N个随机记录。 根据这N条记录构建决策树。 在算法中选择所需的树数，然后重复步骤1和2。 在回归问题的情况下，对于新记录，林中的每个树都预测Y（输出）的值。 可以通过取森林中所有树木预测的所有值的平均值来计算最终值。或者，在分类问题的情况下，林中的每个树都预测新记录所属的类别。最后，新记录被分配到赢得多数投票的类别。 随机森林有很多优点： 随机

>>阅读原文<<