随机森林与l2正则化混合

随机森林和L2正则化是两种不同的机器学习技术，它们可以单独使用或混合使用。

随机森林是一种集成学习算法，它由多个决策树组成。每个决策树都使用不同的样本和特征进行训练，最终的预测结果是这些决策树的平均值或投票结果。随机森林在解决分类和回归问题时都有良好的表现。

L2正则化是一种用于降低过拟合的技术。它通过对模型的参数进行限制，使得模型更加平滑，减少对训练数据的过度拟合。L2正则化通过加上模型参数的平方和作为正则化项，对模型进行约束。

将随机森林和L2正则化混合使用可以提高模型的泛化能力。具体做法是在随机森林的基础上加上L2正则化项，对模型进行约束。这样可以减少过拟合，提高模型的准确性和稳定性。