隨機森林、隨機森林公式、隨機森林範例在PTT/mobile01評價與討論，在ptt社群跟網路上大家這樣說

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在機器學習中，隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器，並且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的眾數而定。這個術語是1995年由貝爾實驗室的何天琴（英語：Tin Kam ...

Random Forest的基本原理是，結合多顆CART樹（CART樹為使用GINI算法的決策樹），並加入隨機分配的訓練資料，以大幅增進最終的運算結果。

簡單說，就是你手上有一包人，想辦法找到最適合的變數一步步依照條件把這些人切出來，然後找到你要的目標，這就是決策樹，很容易理解，也很容易解釋。而隨機森林，就是 ...

隨機森林是使用Bagging 加上隨機特徵採樣的方法所產生出來的整體學習演算法。還記得在前幾天的決策樹演算法中，當模型的樹最大深度設定太大的話容易讓模型 ...

隨機森林其實就是一個包含多棵決策樹的模型，在森林裡面建構一棵棵各自獨立的決策樹，最後以投票方式(眾數/取平均)來決定最終的結果。

随机森林或随机决策森林是用于分类，回归和其他任务的集成学习方法，其通过在训练时构建多个决策树并输出作为类的模式（分类）或平均预测（回归）的类来 ...

機器學習_ML_RandomForestClassifier(隨機森林) · 定義大小為n的隨機樣本數，採放回式(取出會放回) · 從自助樣本中導出決策樹，並對每一個節點隨機選擇d個特徵(取出不放回)， ...

隨機森林指的是利用多棵樹對樣本進行訓練並預測的一種分類器。該分類器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，並被註冊成了商標。

隨機森林是基於決策樹分類器的組合學習演算法，由L Breiman 於2001 年提出。原始隨機森林演算法中分類器為CART (Classification and Regression Tree) ...

隨機森林是一種在機器學習中熱門的演算法，它是由多棵決策樹所組成的模型(model)，我們先生成指定的決策樹個數(ex:100)，再由所有決策樹所估計的結果投票(類別型應 ...