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  • 随机森林

1.随机森林

随机森林改变了决策树容易过拟合的问题，这主要是由两个操作所优化的：1、Boostrap从袋内有放回的抽取样本值2、每次随机抽取一定数量的特征（通常为sqr(n)）。 
　　分类问题：采用Bagging投票的方式选择类别频次最高的 
　　回归问题：直接取每颗树结果的平均值。

常见参数 误差分析 优点 缺点
1、树最大深度
2、树的个数 
3、节点上的最小样本数
4、特征数(sqr(n))		 oob(out-of-bag)
将各个树的未采样样本作为预测样本统计误差作为误分率		 可以并行计算
不需要特征选择
可以总结出特征重要性
可以处理缺失数据
不需要额外设计测试集		 在回归上不能输出连续结果

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