机器学习之随机森林
2024-08-16 08:42:23 4 举报
随机森林是一种集成学习方法，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。它通过构造许多决策树，并将它们组合起来以获得更准确和稳定的预测结果。随机森林的核心思想是在构建决策树时引入随机性，例如随机选择特征和样本，以增强模型的鲁棒性。
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大纲/内容
子样本1
结果N
决策树1
决策树N
决策树2
结果2
结果1
输入
...
建立模型（多个决策树）
Bootstrap 采样
结合结果
输出
最终结果
原始数据
多数投票/平均
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