数据挖掘面试题之随机森林（RF）

随机森林   模型收到低偏差和高方差问题的困扰，应该如何解决 低偏差意味着模型的预测值接近实际值。换句话说，该模型有足够的灵活性，以模仿训练所有数据的分布。貌似很好，但是别忘了，一个过于灵活的模型是没有泛化能力的。这意味着，当这个模型用在对一个未曾见过的数据集进行测试的时候，它会令人很失望。 在这种情况下，我们可以使用bagging算法（如随机森林），以解决高方差问题。 bagging算法采用bo

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