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随机森林算法数据分类

上传者: 2024-05-13 13:18:38上传 M文件 2.83KB 热度 14次

随机森林算法通过集成多个决策树进行数据分类。其步骤如下:

  1. 数据准备: 将数据集划分为特征矩阵 (X) 和目标变量 (y)。
  2. 自助采样: 随机选择一部分样本用于训练每个决策树,确保每个树使用不同的样本。
  3. 决策树构建: 使用训练样本构建决策树模型,在每个节点选择最佳特征和划分标准进行数据划分。
  4. 重复构建: 重复步骤 2 和 3,构建多个决策树。
  5. 预测: 通过投票或多数表决确定最终分类结果。
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