随机森林简介

随机森林是一种 基于决策树的集成学习算法，以准确性和鲁棒性而著称。

随机森林结合来自许多决策树的见解，得出更准确的结论。

分解随机森林

• 决策树的集成：随机森林由许多决策树组成，每棵树都对问题提供不同的视角。
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• 投票系统：在随机森林中，每个决策树都会对输入的数据进行预测，并产生一个结果。
• 当所有决策树都完成预测后，随机森林会通过投票系统来综合各个决策树的预测选出最优结果。
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• 多样化学习：为了避免过于类似，随机森林里每棵树看到的都是数据的一个略有不同的子集，所以每棵树都提供了略微不同的视角或观点。这种多样性提高了整个模型的性能。

用一个故事认识随机森林

目前想象你是一位米其林厨师长，你正在准备一道特别的菜。

所以你召集了一群大厨，而他们每个人都在烹饪方面有不同的专长。

有些擅长调料、有些擅长炒菜、有些擅长摆盘，你结合他们的特长创造了一道完美的菜肴！

这就像随机森林综合专家意见来进行预测。

结论

通过本文的解释，信任大家目前对随机森林作为一种强劲的集成学习方法有了深刻的理解。

随机森林可以理解为召集一群专家来解决复杂问题，可以应用于各种现实场景，是机器学习领域的重大工具。

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