决策树与随机森林并不能算得上是一种模型,它只能说是一种方法。常见的决策树算法有C4.5、ID3和CART。先来看一些预备知识。 信息、熵、信息增益、基尼系数 信息 通信领域的里程碑式的人物香农提出:信息是用来消除随机不确定性的东西。这句话你可以倒过来理解:用来消除随机不确定性的东西才叫信息。 对于机器学习中...
# 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 ...