随机森林算法流程图

2022-05-13 12:27:29   9  举报

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随机森林算法流程图描述： 1. 首先，从原始数据集中随机抽取多个样本作为训练集。 2. 在每个样本中，选择最优的特征进行分裂，生成决策树。 3. 重复以上步骤，生成多棵决策树。 4. 对于新的输入样本，让所有决策树分别进行预测。 5. 统计所有决策树的预测结果，以多数投票的方式确定最终输出。 6. 通过调整参数和剪枝等方法优化模型性能。

检验流程图

作者其他创作

大纲/内容

是

否

开始

输出最优参数组合

生成随机森林

使用属性度量方法在F中确定划分特征属性

确定各参数取值范围，构建网格空间

进行分支

使用十折交叉验证训练在该参数组合下的随机森林