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引言
随机森林的理论基础
工作原理：Bagging和特征随机选择文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-524443.html
优势和劣势文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-524443.html
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随机森林[1]是一种强大的机器学习算法，在许多领域都取得了显著的成功。它由多个决策树组成，而决策树则是构建随机森林的基本组件之一。通过深入解析决策树，我们可以更好地理解随机森林模型的工作原理和内在机制。 决策树是一种树状结构，用于根据输入特征进行决
暑期简单学习了机器学习理论知识，当时跟着B站咕泡老师学的，内容讲得蛮详细，实例代码、资料都比较全面，但是学校Python课程开设在这学期，所以用Python进行数据分析、建模等不是很熟悉，所以决定用之前学过的R语言来实现机器学习。R语言的相关包也都比较完善，所以
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作者：i阿极 作者简介：数据分析领域优质创作者、多项比赛获奖者：博主个人首页 😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞👍收藏📁评论📒+关注哦！👍👍👍 📜📜📜如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！💪 大家
交叉验证：为了让被评估的模型更加准确可信 交叉验证：将拿到的数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。 通常情
本次训练的变量是一致对应的，训练准备通过后，后续建模都不会有报错的！ scikit-learn包以及镜像 必须全部为数字类型且无空值才能进行训练，关于非数据类型需要进行相对处理例如：可以采用独热编码或者label编码进行处理。 本文演示的是pandas 的dataframe数据类型的操作，
数据集：Wine Quality Data Set UCI葡萄酒数据集https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine+quality 通过网站上数据集的摘要了解数据集的基本情况吗，发现UCI葡萄酒数据集包括两份：葡萄牙北部的红色和白色葡萄酒样本 该样本常用于数据分析和机器学习分类等任务 选择红葡萄酒
随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。 随机森林的基本原理可以概括如下： 随机抽样训练集 ：随机森林通
决策树可以做分类也可以做回归，决策树容易过拟合 决策树算法的基本原理是依据信息学熵的概念设计的（Logistic回归和贝叶斯是基于概率论），熵最早起源于物理学，在信息学当中表示不确定性的度量，熵值越大表示不确定性越大。 ID3算法就是一种通过熵的变化，构造决策
决策树是一种用于分类和回归的模型，是一种有监督的机器学习算法，可用于分类和回归问题。树回答连续的问题，这些问题使我们在给出答案的情况下沿着树的某个路线前进。 当构建决策树时，我们知道变量使用哪个变量和哪个值来拆分数据，从而快速预测结果。 易于解
