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随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习思想的监督学习算法，广泛用于分类和回归任务。它是通过构建多个决策树并将其结果进行整合来提高模型性能和鲁棒性的一种方法。 随机...
随机森林（Random Forest）能够用于分类和回归任务。通过两个应用案例来学习如何使用随机森林来解决分类和回归问题，以及算法的基本原理。 1. 算法使用 2. 基本原理 随机...
1. 算法原理 随机森林（Random Forest）通过构建多个决策树模型（基学习器、弱学习器），并将这些树的结果进行组合来进行分类或回归任务。 那么，多个基学习器如何构建？ 我...
1. 基本参数 2. 袋外估计 随机森林在构建每棵树时，采用有放回抽样，即从原始训练集中有放回地随机抽取样本，这样可能会存在一些未被抽到的样本集，称为袋外数据（OOB 数据）。 对...
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