【原创发布】随机森林算法原理,随机森林算法原理与应用
1. 引言 随机森林是一种集成学习方法,通过构建多个决策树并进行投票或平均来进行预测。它具有高准确性、鲁棒性和可解释性等优点,在机器学习领域得到广泛应用。本文将介绍随机森林算法的原理,并探讨其在实际应用中的一些案例。 2. 随机森林算法原理 2.1 决策树 随机森林的基本单元是决策树。决策树是一种树形结构,通过一系列的特征判断将数据集划分成不同的类别。它通过计算信息增益或基尼指数来选择最佳的划分特征,并递归地构建树。 2.2 随机特征选择 随机森林在构建每个决策树时,随机选择一部分特征进行划分