2020年12月14日
机器学习之随机森林
摘要： 随机森林模型 bagging模型的核心思想是每次同类别、彼此之间无强关联的基学习器，以均等投票机制进行基学习器的组合。 具体的方式是：从训练集样本中随机抽取一部分样本，采用任意一个适合样本数据的机器学习模型对该样本进行训练，得到训练好的基学习器；然后再次抽取样本，训练一个基学习器；重复你想要的次数， 阅读全文
posted @ 2020-12-14 14:48 17孤独的牧羊人 阅读(130) 评论(0) 推荐(0) 编辑