摘要:
随机森林:是bagging装袋法的代表。弱学习器只可以是决策树 简介: 随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”。 随机森林的随机性体现在哪几个 阅读全文
摘要:
集成学习 集成学习(ensemble learning)是时下非常流行的机器学习算法,它本身不是一个单独的机器学习算法,而是通 过在数据上构建多个模型,集成所有模型的建模结果。 集成算法的目标 集成算法会考虑多个评估器的建模结果,汇总之后得到一个综合的结果,以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。 阅读全文