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如何在随机森林中设置树木数量
对OPTRF的实用介绍，如何将随机森林中的树木数设置为数据科学。
来源:走向数据科学科学出版物。 M. Lange，M。Gültas，A。O。Schmitt＆F。Heinrich（2025）。 OPTRF：通过确定树木的最佳数量来优化随机森林的稳定性。 BMC Bioinformatics，26（1），95。遵循此链接到原始出版物。
T. M. Lange，M。Gültas，A。O。Schmitt＆F。Heinrich（2025）。 OPTRF：通过确定树木的最佳数量来优化随机森林的稳定性。 BMC Bioinformatics，26（1），95。遵循此链接到原始出版物。
T. M. Lange，M。Gültas，A。O。Schmitt＆F。Heinrich（2025）。 OPTRF：通过确定树木的最佳数量来优化随机森林的稳定性。 BMC生物信息学，26（1），95。 BMC生物信息学 请按照此链接指向原始出版物。 链接 森林 - 对使用数据的任何人的强大工具 什么是随机森林？ 您是否希望使用数据做出更好的决定 - 例如预测疾病，作物产量或客户行为中发现模式的风险？这就是机器学习的来源，并且该领域最容易获得，最强大的工具之一就是随机森林。 那么为什么随机森林如此受欢迎？首先，它非常灵活。它可以与多种类型的数据，无论是数字，类别还是两者兼而有之。它也广泛用于许多领域 - 从预测医疗保健的患者结果到发现金融欺诈的欺诈，从在线改善购物体验到优化农业实践。 尽管有名字，但随机森林与森林中的树木无关，但它确实使用了所谓的决策树来做出明智的预测。您可以将决策树视为一个流程图，该流程图根据您提供的数据指导一系列是/否问题。一个随机的森林会产生一堆这些树木（因此是“森林”），每棵树略有不同，然后结合了结果以做出最终决定。这有点像要求一群专家提出意见，然后进行多数投票。 决策树 write.forest T. M. Lange，M。Gültas，A。O。Schmitt＆F。Heinrich（2025）。 OPTRF：通过确定树木的最佳数量来优化随机森林的稳定性。 BMC生物信息学，26（1），95。 BMC生物信息学请按照此链接指向原始出版物。
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森林 - 对使用数据的任何人的强大工具
什么是随机森林？
您是否希望使用数据做出更好的决定 - 例如预测疾病，作物产量或客户行为中发现模式的风险？这就是机器学习的来源，并且该领域最容易获得，最强大的工具之一就是随机森林。
那么为什么随机森林如此受欢迎？首先，它非常灵活。它可以与多种类型的数据，无论是数字，类别还是两者兼而有之。它也广泛用于许多领域 - 从预测医疗保健的患者结果到发现金融欺诈的欺诈，从在线改善购物体验到优化农业实践。尽管有名字，但随机森林与森林中的树木无关，但它确实使用了所谓的决策树来做出明智的预测。您可以将决策树视为一个流程图，该流程图根据您提供的数据指导一系列是/否问题。一个随机的森林会产生一堆这些树木（因此是“森林”），每棵树略有不同，然后结合了结果以做出最终决定。这有点像要求一群专家提出意见，然后进行多数投票。决策树write.forest