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静悟生慧
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2020年11月18日
关于随机森林进行多分类的一个思考
摘要: 机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由个别输出的类别的众树而定,它有着许多的有点,能很好地处理多分类问题。 基本算法 原始训练集为N,应用bootstrap法有放回的随机抽取k个新的自助样本集,并由构建k棵决策树。每次未被抽到的样本组成了k个袋外数据; 设有M个变量,
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posted @ 2020-11-18 12:27 静悟生慧
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