randomforests

Random Forests是一种集成学习方法，通过组合多个决策树模型来提高预测效果。它包含了两种集成方法：平均法和提升法。平均法也被称为"袋装法"，每个算法独立训练得到各自的模型，然后通过投票选择最好的模型。而提升法是针对前一个模型进行加权叠加，从第二个模型开始训练。随机森林是一种采用平均法的集成方法，它通过组合不同的决策树来减少方差，并在一定程度上增加偏差。这种注入随机性的方法可以降低单个决策树的过度拟合，并通过取预测的平均值来抵消一些错误。随机森林在实践中通常能够产生高准确度的分类器，并且可以处理大量的输入变量。它还可以评估变量的重要性，并且在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计。此外，随机森林还具备其他优点，比如可以估计遗失的数据、处理不平衡的分类数据集、计算亲近度等。更多关于随机森林的例子可以参考sklearn官网的文档。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [随机森林 (Random Forests) 简单介绍与应用](https://blog.csdn.net/smileyan9/article/details/104545385)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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