Random Forests 是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归任务。下面是一些关于 Random Forests 的基础知识。

Random Forests 简介

Random Forests 是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并合并它们的预测结果来提高准确性。它通过以下方式工作：

  • 随机选择特征：在构建每棵树时，从所有特征中随机选择一小部分特征来训练决策树。
  • 随机选择样本：在构建每棵树时，从所有样本中随机选择一小部分样本来训练决策树。
  • 决策树合并：使用投票（分类）或平均（回归）方法合并所有决策树的预测结果。

优势

  • 鲁棒性：由于使用多个决策树，Random Forests 对噪声和异常值有很强的鲁棒性。
  • 泛化能力：Random Forests 通常具有很好的泛化能力，能够在未见过的数据上做出准确的预测。
  • 易于解释：每棵决策树都是可解释的，因此可以更容易地理解模型的决策过程。

应用

Random Forests 在许多领域都有广泛的应用，包括：

  • 金融：信用评分、欺诈检测等。
  • 医疗：疾病诊断、预后评估等。
  • 零售：客户细分、库存管理等。

扩展阅读

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Random_Forests