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RandomForest
2024/4/13 16:19:16
机器学习算法---分类
当然，让我为您提供更详细的机器学习算法介绍，重点在于每种算法的原理、优缺点，并在注意事项中特别提到它们对非平衡数据和高维稀疏数据的适应性。
1. 决策树（Decision Trees）
原理： 决策树通过学习简单的…
RandomForestClassifier 与 GradientBoostingClassifier 的区别
RandomForestClassifier（随机森林分类器）和GradientBoostingClassifier（梯度提升分类器）是两种常用的集成学习方法，它们之间的区别分以下几点。
1、基础算法
RandomForestClassifier：随机森林分类器是基于…
第七章.集成学习(Ensemble Learning)—袋装(bagging),随机森林(Random Forest)
第七章.集成学习 (Ensemble Learning) 7.1 集成学习—袋装(bagging),随机森林(Random Forest)
集成学习就是组合多个学习器，最后得到一个更好的学习器。 1.常见的4种集成学习算法
个体学习器之间不存在强依赖关系，袋装（bagging）…
机器学习之随机森林（机器学习技法）
随机森林（RandomForest）
集成学习中的Bagging通过bootstrapping的方式进行抽取不同的资料从每一堆资料中学得一个小的模型g，然后再将这些小的模型进行融合进而得到一个更为稳定的大的模型G。决策树模型通过递归的方式按照某些特征进行分支得到…