首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    机器学习之随机森林(R)randomFordom算法案例

    随机森林,指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出,并被注册成了商标。简单来说,随机森林就是由多棵CART(Classification And Regression Tree)构成的。对于每棵树,它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的,这意味着,总的训练集中的有些样本可能多次出现在一棵树的训练集中,也可能从未出现在一棵树的训练集中。在训练每棵树的节点时,使用的特征是从所有特征中按照一定比例随机地无放回的抽取的,根据Leo Breiman的建议,假设总的特征数量为M,这个比例可以是sqrt(M),1/2sqrt(M),2sqrt(M)。

    07
    领券