用Python实现随机森林算法的示例
拥有高方差使得决策树(secisiontress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱。bagging
随机森林算法
拥有高方差使得决策树(secisiontress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱。bagging
前言优化随机森林算法,正确率提高1%~5%(已经有90%+的正确率,再调高会导致过拟合)论文
H2O中的随机森林算法介绍及其项目实战(python实现)包的引入:fromh2o.estimators.random_forestim