spss随机森林模型预测

使用IBM SPSS Modeler进行随机森林算法预测的过程可以通过拖拽节点、设置属性、连接节点以及运行来完成数据准备。
随机森林是一种Bagging模型，它是通过并行训练多个分类器来建立的。在随机森林中，数据会进行随机采样，特征也会进行随机选择，然后建立多个决策树，即多个分类器，将这些分类器放在一起就组成了森林。
训练随机森林的过程就是训练各个决策树的过程，在训练过程中，各个决策树的训练是相互独立的，因此可以通过并行处理来提高生成模型的效率。当输入待分类样本时，随机森林会输出分类结果，这个结果是由每个决策树的分类结果进行简单投票决定的。随机森林的思想是：随机选取样本构造决策树，随机选取特征进行分裂。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用IBM SPSS Modeler进行随机森林算法预测](https://blog.csdn.net/xza13155/article/details/124169025)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [备战数学建模43-决策树&随机森林&Logistic模型(攻坚站7)](https://blog.csdn.net/nuist_NJUPT/article/details/126787683)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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