随机森林(Random Forest)是一种强大的机器学习工具,其英文名称本身就揭示了一部分它的工作原理。"Random"(随机)指的是该算法在构建决策树时引入了随机性,而"Forest"(森林)则意味着它是由多个决策树组成的集成方法。 随机森林算法的起源可以追溯到21世纪初,但它的真正发展是在近年来取得的。它的核心思想是建立在决...
华为LAB实验室-3机器学习实验:(随机森林)分析科比生涯实验,1.导入python库2.载入数据该数据集收录了⼀96赛季~2016赛季,科⼀整个职业⼀涯的⼀赛记录,共有30697条数据。每⼀条数据都是⼀次出⼀记录,其中包括动作类型,投篮类型,投射距离,投射位置,是
机器学习:随机森林学习笔记 前言 随机森林是一个很强大的模型,由一组决策树投票得到最后的结果。要研究清楚随机森林,首先需要研究清楚决策树,然后理解随机森林如何通过多棵树的集成提高模型效果。 本文的目的是将自己学习这个模型时有用的资料汇总在一起。 决策树基本知识 决策树知识点精要 ID3:信息增益 C4.5:信息增...
Python进行决策树和随机森林实践 •系统准备:centos6.8、Spark2.3.1、Pyrhon3.X•数据准备:采用UCI机器学习库中的wine数据集作为算法数据,包括了三种酒中13 种不同成分的数量。成分分别为:Alcohol,Malicacid,Ash,lcalinityofash,Magnesium,Totalphenols,Flavanoids,Nonflavanoidphenols,Proanthocyanins,...