树的随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法,它通过组合多个决策树来进行预测和分类。随机森林的主要思想是通过随机选择特征子集和样本子集来构建多个决策树,然后通过投票或平均的方式来得出最终的预测结果。 随机森林的优势包括: 高准确性:随机森林能够通过组合多个决策树的结果来提高预测的准确性,避免了单个决策树...
AI_06_多分类、决策树分类、随机森林分类_01_逻辑回归多分类图示理解_逻辑回归和Softmax区别,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。