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随机森林测试集和训练集
随机森林测试集和训练集
时间: 2023-10-08 13:10:35
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的分割方法有哪些? 关于随机森林的测试集和训练集分割方法,一般有两种,一种是简单的随机分割,另一种是交叉验证。随机分割是将数据集随机分成两部分,一部分用于模型训练,另一部分用于模型测试。而交叉验证则是将数据集分成若干等份,每次从中取一份作为测试集,其余部分作为训练集,重复进行多次,最后对结果进行平均。
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1. **数据集划分**:首先,数据通常被分为训练集和测试集。训练集用于构建决策树,而测试集则用来评估模型的性能。 2. **决策树构建**:对于每棵决策树,会在训练集上进行构建。在每次节点分裂时,会随机选择一部分...
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Windows平台下的Fastboot工具使用指南
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