机器学习——基于Bagging的集成学习:随机森林(Random Forest)及python实现

基于Bagging的集成学习:随机森林的原理及其实现引入Bagging装袋随机森林随机森林分类随机森林回归python实现随机森林分类随机森林回归 引入 “三个臭皮匠赛过诸葛亮”——弱分类器组合成强分类器。 Q1.什么是随机森林? 随机森林顾名思义就是一片森林,其中有各种各样的树,其实,随机森林是基于决策树构成的,一片森林中的每一颗树就是一个决策树。想了解决策树算法详情请戳☞决策树原理及其实现☜ Q2.为什么叫随机森林? 随机森林中“随机”一词主要在于两点:“随机”取样;“随机”抽取特征。 了解以上两点,我们先从集成学习入手: 集成学习的标准定义是:在原始数据上构建多个分类器,然后在分类未知样