用通俗易懂的語言解釋 隨機森林 ?

時間 2021-12-22 01:10:05

1樓:撫琴塵世客

隨機森林(Random Forest,簡稱 RF) 是 Bagging的乙個擴充套件變體。在以決策樹為基學習器構建 Bagging 整合的基礎上,進一步在決策樹的訓練過程中引入了隨機屬性選擇。

2樓:泰克尼客

在原始樣本的基礎上,利用bootstrap方法(有放回地抽取樣本)隨機抽取n個subset。這是Random的第一層意思。

針對每個subset構造一棵決策樹,n棵樹構成了乙個Forest。

在構建樹的過程中,在每個split都對feature進行sampling,也就是說,每個split採用不同的feature子集去進行決策。這是Random的第二層意思。

聚合每棵決策樹的結果。

3樓:陳心沉i

只有乙個醫生(單一決策樹)診斷病人可能發生誤診(過擬合),讓多個醫生(隨機森林)一起進行診斷(整合),然後進行投票選出最合適的診斷結果(擬合)。由於有的醫生,如外科主任/專家(分類或者回歸效果好的演算法)他們的診斷結果可信度更高一些(權重更高)。

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