随机森林(rf)预测模型示意图
时间: 2024-07-25 08:00:43 浏览: 134
Python实现基于RF随机森林的AQI预测模型(完整源码和数据)
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随机森林是一种集成学习算法,它通过构建多个决策树并将它们的结果组合来提高预测性能。下面是随机森林预测模型的一个简化示意:
1. **数据准备**:首先,你需要一个包含特征变量的数据集,以及对应的标签或目标变量。
2. **抽样**:从原始数据集中抽取多个独立的样本集合(如Bootstrap采样),每份子集包含部分样本。
3. **构建决策树**:对于每个子集,使用其创建一个决策树。在这个过程中,每个节点会基于某个特征划分数据,直到达到某个停止条件(如叶节点的最小样本数或所有特征都被尝试过)。
4. **集成**:对所有的决策树进行并行计算,并保留它们各自的结果。在预测阶段,每个决策树都会给出一个预测,通常采用投票制(多数表决)、平均值等方式汇总结果。
5. **最终预测**:输入一个新的测试样本到所有决策树中,根据每个树的预测结果,随机森林提供一个综合的预测输出。
6. **模型解释**:随机森林还提供了特征重要性的评估,可以了解哪些特征对整体预测影响最大。
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