python机器学习——随机森林

随机森林 综述 随机性来源 构成 训练及预测 超参数对模型性能的影响 优点和缺点 参考 综述 随机森林顾名思义是用随机的方式建立一个森林，森林由很多的决策树组成，决策树之间是没有关联的。随机森林即随机采样样本，也随机选择特征，因此防止过拟合能力更强，能够降低模型的方差，同时具有易解释性、可处理类别特征（例如性别）、易扩展到多分类问题、不需特征归一化或者标准化。 随机性来源 随机森林进一步在决策树训

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