2013年7月23日
【学习笔记】随机深林
摘要： 背景 直观上理解，随机森林通过在构建决策树的过程中将一些行为随机化（比如特征选取，样本选取），产生许多决策树，然后以这些决策树的结果作为投票，将投票最多的预测作为最终结果。随机化的作用是为了减小单个决策树偏倚。 基本思路 两个参数:随机树个数n和每次选取的特征数m。 在构建每一个决策树时，首先有放回的进行N次抽样，N为训练集大小。可以证明，三分之二的样本会选取出来，剩下的三分... 阅读全文
posted @ 2013-07-23 18:59 bourneli 阅读(1106) 评论(3) 推荐(0) 编辑