Random Forest（随机森林）是一种常用的机器学习模型，它通过构建多个决策树并进行集成学习来提高预测的准确性和稳定性。以下是对 Random Forest 模型的详细介绍。

Random Forest 工作原理

  1. 随机选择特征：在构建决策树时，随机森林从所有特征中随机选择一部分特征来分割数据。
  2. 随机选择样本：随机森林在构建每棵决策树时，从原始数据集中随机选择一部分样本。
  3. 构建决策树：使用选定的特征和样本构建多棵决策树。
  4. 集成学习：将多棵决策树的预测结果进行投票或取平均，得到最终的预测结果。

Random Forest 优点

  • 高准确率：通过集成学习，随机森林能够提高预测的准确率。
  • 鲁棒性强：随机森林对异常值和噪声数据具有较强的鲁棒性。
  • 泛化能力强：随机森林能够很好地处理高维数据，并且具有较好的泛化能力。

Random Forest 应用场景

  • 分类问题：例如，邮件分类、垃圾邮件检测等。
  • 回归问题：例如，房价预测、股票价格预测等。

相关资源

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