隨機森林特徵選擇、隨機森林範例、機器學習特徵選取在PTT/mobile01評價與討論，在ptt社群跟網路上大家這樣說

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隨機森林是Bagging的一個擴展。隨機森林在以決策樹為基學習器構建Bagging集成的基礎上，進一步在決策樹的訓練過程中引入隨機屬性選擇(引入隨機特徵 ...

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在前面一节，你学习了如何利用L1正则将不相干特征变为0，使用SBS算法进行特征选择。另一种从数据集中选择相关特征的方法是利用随机森林。随机森林能够度量每个特征的重要 ...

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。 ... 預設為gini。 max_depth: 樹的最大深度。 splitter: 特徵劃分點選擇 ...

2018年12月10日 — 利用隨機森林進行特徵選擇 ; #載入資料，必要的時候可以檢視下資料的情況 · 'http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data' ...

當數據集的特徵過多時，容易產生過擬合，可以用隨機森林來在訓練之後可以產生一個各個特徵重要性的數據集。

隨機森林與這個通用的方案只有一點不同:它使用一種改進的學習演算法，在學習過程中的每次候選分裂中選擇特徵的隨機子集。這個過程有時又被稱為「特徵 ...

随机森林具有准确率高、鲁棒性好、易于使用等优点，这使得它成为了目前最流行的机器学习算法之一。随机森林提供了两种特征选择的方法：mean decrease impurity和mean ...