每棵树都尽最大程度的生长,没有剪枝过程。 随机森林分类效果(错误率): 森林中任意两棵树的相关性:相关性越大,错误率越大。 森林中每棵树的分类能力:每棵树的分类能力越强,整个森林的错误率越低。 特征选择个数m(随机森林的参数): m越大,树的相关性和分类能力会相应提升,如何选择最优的m是关键问题。 PS...
# 定义特征和目标变量features = [[40], [45], [35], [55], [50], [30]]targets = [100, 105, 90, 120, 115, 85] 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, targets, test_size=0.2, random_state=42) # 创建随机森林回归模型rf_m...
您要解决的任务是为引导算法设置概率/权重，以便更多地将权重较高的样本传递给决策树。
随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。定义 在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 而 "Random ...