基于CART的随机森林
时间: 2023-11-26 12:13:40 浏览: 45
基于CART的随机森林是一种集成学习算法,它由多个基于CART决策树的子模型组成。在随机森林中,每个子模型都是通过对原始训练数据进行有放回的随机抽样来构建的。每个子模型都是独立构建的,它们之间没有任何关联。
随机森林的训练过程首先从训练数据中随机选择一部分样本(有放回抽样),然后使用这些样本训练一个CART决策树。在构建决策树的过程中,每个节点的分裂特征也是通过随机选择一部分特征进行评估。这种随机性的引入增加了随机森林的多样性,降低了过拟合的风险。
在预测阶段,随机森林对每个子模型的预测结果进行投票或取平均值,最终得到整个随机森林的预测结果。这种集成的方式可以减少单个模型的偏差,提升整体的预测准确性。
总结起来,基于CART的随机森林利用多个独立的CART决策树子模型进行集成学习,通过随机抽样和随机特征选择的方式增加模型的多样性,从而提升了预测准确性并减少了过拟合的风险。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [决策树相关算法——Bagging之基于CART的随机森林详细说明与实现](https://blog.csdn.net/u014732537/article/details/79667679)[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: 100%"]
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