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随机森林解释：带有代码示例的可视化指南
集成学习使用随机树进行复杂的预测决策树分类器说明：带有代码示例的可视化指南，适合初学者决策树是机器学习的一个很好的起点 — — 它们清晰且有意义。但有一个问题：它们在处理新数据时往往效果不佳。预测可能不一致且不可靠，这在您尝试构建有用的东西时是一个真正的问题。这就是随机森林的用武之地。它吸收了决策树的优点，并通过将多棵树组合在一起使它们更好地工作。它已成为许多数据科学家最喜欢的工具，因为它既有效又实用。让我们看看随机森林是如何工作的，以及为什么它可能正是您下一个项目所需要的。现在是时候停止迷失在树木中，看看森林的真面目了 — — 这是您在机器学习中的下一个可靠工具。所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优化；在桌面上可能显得过大。定义随机森林是一种结合了多个决策树的集成机器学习模型。森林中的每棵树都基于数据的随机样本进行训练（引导抽样），并且在进行分割时仅考虑特征的随机子集（特征随机化）。对于分类任务，森林通过树木之间的多数投票进行预测，而对于回归任务，它对预测取平均值。该模型的优势来自于其“群体智慧”方法——而 ind
来源:走向数据科学集成学习
随机森林解释：带有代码示例的可视化指南
随机森林解释：带有代码示例的可视化指南
使用随机树进行复杂的树状预测
决策树是机器学习的一个很好的起点——它们清晰且有意义。但有一个问题：它们在处理新数据时通常效果不佳。预测可能不一致且不可靠，当您尝试构建有用的东西时，这是一个真正的问题。
决策树这就是随机森林的用武之地。它吸收了决策树的优点，并通过将多棵树组合在一起使其更好地工作。它已成为许多数据科学家最喜欢的工具，因为它既有效又实用。
让我们看看随机森林的工作原理，以及为什么它可能正是您下一个项目所需要的。是时候停止迷失在树木中，看看森林的真正面目了——这是您在机器学习中的下一个可靠工具。
定义
随机森林是一种结合了多个决策树的集成机器学习模型。森林中的每棵树都根据数据的随机样本（引导抽样）进行训练，并且在进行分割时仅考虑特征的随机子集（特征随机化）。
对于分类任务，森林通过树之间的多数投票进行预测，而对于回归任务，它会对预测取平均值。该模型的优势在于其“群体智慧”方法——虽然个别树可能会犯错，但集体决策过程往往会平均这些错误并得出更可靠的预测。
倾向于平均这些错误