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机器学习算法（9）——集成技术（Bagging——随机森林分类器和回归）
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2023-12-10 09:54:55
机器学习算法（9）——集成技术（Bagging——随机森林分类器和回归）-CSDN博客
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机器学习算法
05 ——
集成
学习(B
agg
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、
随机森林
、Boost
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、AdaBost、GBDT)
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集成
学习算法介绍2 B
agg
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和
随机森林
2.1 B
agg
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集成
原理2.2
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2.3 包外估计2.4
随机森林
API3 案例：奥拓产品分类3.1 背景介绍3.2 数据集介绍3.3 评分标准3.4 实现过程4 Boost
ing
介绍4.1 什么是Boost
ing
4.2 实现过程4.3 B
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和Boost
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集成
的区别5 AdaBost5.1 构成过程细节5.2 AdaBost API介绍6 GBDT介绍6.1 Decision Tree**：**CART
回归
树6
机器学习sklearn19.0——
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学习——b
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随机森林
算法
集成
学习B
agg
ing
——
随机森林
模型
随机森林
是机器学习领域最常用的算法之一，其算法构筑过程非常简单：从提供的数据中随机抽样出不同的子集，用于建立多棵不同的决策树，并按照B
agg
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的规则对单棵决策树的结果进行
集成
（
回归
则平均，分类则少数服从多数）。因此在
随机森林
回归
器的参数当中，有数个关于数据随机抽样的参数。决策树的可以完美学习训练集上的内容，达到RMSE=0的程度。
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集成
学习方法，个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，如Boost
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；个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法，如B
agg
ing
。下面详细的说明一下B
agg
ing
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随机森林
算法。 1、概述
随机森林
（Random Forest, RF）可以看成是改进的B
agg
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，对比决策树
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从事图像处理和人工智能十年以上，从事人工智能教学7年以上；擅长数学，能熟练应用泛函分析、随机过程、逼近论、射影几何等数学理论。
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从事图像处理和人工智能十年以上，从事人工智能教学7年以上；擅长数学，能熟练应用泛函分析、随机过程、逼近论、射影几何等数学理论。
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