随机森林（Random Forest）算法原理简介.pdf
随机森林（Random Forest）算法原理简介.pdf随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习的分类与回归算法，它由多个决策树构成，通过集体投票的方式来决定最终预测结果。随机森林结合了决策树的高准确性和集成学习的稳定性，具有较好的泛化能力和抗过拟合能力。随机森林的原理包括特征随机选择、随机样本选择和投票机制等。随机森林算法在数据挖掘、机器学习和模式识别等领域有广泛的应用。
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