随机森林是由多棵树组成的分类或回归方法。主要思想来源于Bagging算法，Bagging技术思想主要是给定一弱分类器及训练集，让该学习算法训练多轮，每轮的训练集由原始训练集中有放回的随机抽取，大小一般跟原始训练集相当，这样依次训练多个弱分类器，最终的分类由这些弱分类器组合，对于分类问题一般采用多数投票法，对于回归问题一般采用简单平均法。随机森林在bagging的基础上，每个弱分类器都是决策树，决策树的生成过程中中，在属性的选择上增加了依一定概率选择属性，在这些属性中选择最佳属性及分割点，传统做法一般是全部属性中去选择最佳属性，这样随机森林有了样本选择的随机性，属性选择的随机性，这样一来增加了每个分类器的差异性、不稳定性及一定程度上避免每个分类器的过拟合（一般决策树有过拟合现象），由此组合分类器增加了最终的泛化能力。下面是代码的简单实现 星露谷物语鸵鸟蛋孵化器怎么得 08-10 和平精英地铁逃生狙击黑鹰任务怎么做 08-10 猫咪斗恶龙3修改器在哪下载 08-10 米斯特里亚牧场修改器在哪下载 08-10 光遇8.10每日任务怎么做 光遇8月10日每日任务做法攻略 08-10 职业小知识最新答案8.10 08-10