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随机森林的Python实现
利用Python的两个模块，分别为pandas和scikit-learn来实现随机森林。fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierimportpandasaspdimportnumpyasnpiris=load_iris()df
payititi-AI助手 12-06 16:48
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随机森林工作原理解释的一个简单例子
描述：根据已有的训练集已经生成了对应的随机森林，随机森林如何利用某一个人的年龄（Age）、性别（Gender）、教育情况（Highest Educational Qualification）、工作领域（Industry）以及住宅地（Residence）共5
12-06 16:43
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随机森林的生成
前面提到，随机森林中有许多的分类树。我们要将一个输入样本进行分类，我们需要将输入样本输入到每棵树中进行分类。打个形象的比喻：森林中召开会议，讨论某个动物到底是老鼠还是松鼠，每棵树都要独立地发表自己
12-06 16:43
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随机森林的相关基础知识
随机森林看起来是很好理解，但是要完全搞明白它的工作原理，需要很多机器学习方面相关的基础知识。在本文中，我们简单谈一下，而不逐一进行赘述，如果有同学不太了解相关的知识，可以参阅其他博友的一些相关博文
12-06 16:43
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随机森林的特点
我们前边提到，随机森林是一种很灵活实用的方法，它有如下几个特点：在当前所有算法中，具有极好的准确率/It is unexcelled in accuracy among current algorithms；能够有效地运行在大数据集上/It runs efficient
12-06 16:42
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什么是随机森林？
作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风
12-06 16:41
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随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。最初，我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的。最近几年的国内外大赛，包括2013年百度校园电影推荐系统大赛、2014年阿里巴巴天池大数据竞赛以及Kaggle数据科学竞赛，参赛者对随机森林的使用占有相当高的比例。此外，据我的个人了解来看，一大部分成功进入答辩的队伍也都选择了Random Forest 或者 GBDT 算法。所以可以看出，Random Forest在准确率方面还是相当有优势的。