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  • bagging和随机森林算法

    2019-01-21 17:37:46
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    新的改变

    我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客:

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    合理的创建标题,有助于目录的生成

    直接输入1次#,并按下space后,将生成1级标题。
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    引用文本

    H2O is是液体。

    210 运算结果是 1024.

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    当然,我们为了让用户更加便捷,我们增加了图片拖拽功能。

    如何插入一段漂亮的代码片

    博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的 代码片.

    // An highlighted block
    var foo = 'bar';
    

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    • 项目
      • 项目
        • 项目
    1. 项目1
    2. 项目2
    3. 项目3
    • 计划任务
    • 完成任务

    创建一个表格

    一个简单的表格是这么创建的:

    项目 Value
    电脑 $1600
    手机 $12
    导管 $1

    设定内容居中、居左、居右

    使用:---------:居中
    使用:----------居左
    使用----------:居右

    第一列 第二列 第三列
    第一列文本居中 第二列文本居右 第三列文本居左

    SmartyPants

    SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:

    TYPE ASCII HTML
    Single backticks 'Isn't this fun?' ‘Isn’t this fun?’
    Quotes "Isn't this fun?" “Isn’t this fun?”
    Dashes -- is en-dash, --- is em-dash – is en-dash, — is em-dash

    创建一个自定义列表

    Markdown
    Text-to-HTML conversion tool
    Authors
    John
    Luke

    如何创建一个注脚

    一个具有注脚的文本。2

    注释也是必不可少的

    Markdown将文本转换为 HTML

    KaTeX数学公式

    您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

    Gamma公式展示 Γ(n)=(n1)!nN\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N 是通过欧拉积分

    Γ(z)=0tz1etdt . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.

    你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

    新的甘特图功能,丰富你的文章

    Mon 06Mon 13Mon 20已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid
    • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

    UML 图表

    可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图::

    张三李四王五你好!李四, 最近怎么样?你最近怎么样,王五?我很好,谢谢!我很好,谢谢!李四想了很长时间,文字太长了不适合放在一行.打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?张三李四王五

    这将产生一个流程图。:

    链接
    长方形
    圆角长方形
    菱形
    • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

    FLowchart流程图

    我们依旧会支持flowchart的流程图:

    Created with Raphaël 2.2.0开始我的操作确认?结束yesno
    • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

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    1. mermaid语法说明 ↩︎

    2. 注脚的解释 ↩︎

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  • 随机森林算法入门(python)

    千次阅读 2016-11-12 19:07:41
    欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来,用它写博客,将会带来全新...UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdown文件 丰富的快捷键 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl

    翻译自:http://blog.yhat.com/posts/python-random-forest.html

    昨天收到yhat推送了一篇介绍随机森林算法的邮件,感觉作为介绍和入门不错,就顺手把它翻译一下。


    目录

    • 1 什么是随机森林
      • 1.1 集成学习
      • 1.2 随机决策树
      • 1.3 随机森林
      • 1.4 投票
    • 2 为什么要用它
    • 3 使用方法
      • 3.1 变量选择
      • 3.2 分类
      • 3.3 回归
    • 4 一个简单的Python示例

    - 结语

    前言: 随机森林是一个非常灵活的机器学习方法,从市场营销到医疗保险有着众多的应用。它可以用于市场营销对客户获取和存留建模或预测病人的疾病风险和易感性。

    随机森林能够用于分类和回归问题,可以处理大量特征,并能够帮助估计用于建模数据变量的重要性。

    这篇文章是关于如何使用Python构建随机森林模型。

    1 什么是随机森林

    随机森林可以用于几乎任何一种预测问题(包括非线性问题)。它是一个相对较新的机器学习策略(90年代诞生于贝尔实验室)可以用在任何方面。它属于机器学习中的集成学习这一大类。

    1.1 集成学习

    集成学习是将多个模型进行组合来解决单一的预测问题。它的原理是生成多个分类器模型,各自独立地学习并作出预测。这些预测最后结合起来得到预测结果,因此和单独分类器的结果相比,结果一样或更好。

    随机森林是集成学习的一个分支,因为它依靠于决策树的集成。更多关于python实现集成学习的文档: Scikit-Learn 文档

    1.2 随机决策树

    我们知道随机森林是将其他的模型进行聚合, 但具体是哪种模型呢?从其名称也可以看出,随机森林聚合的是分类(或回归) 树。一颗决策树是由一系列的决策组合而成的,可用于数据集的观测值进行分类 。

    如果一个观测值为length=45,blue eye,legs=2,那么它将被划分为红色

    1.3 随机森林

    引入的随机森林算法将自动创建随机决策树群。由于这些树是随机生成的,大部分的树(甚至 99.9%)对解决你的分类或回归问题是没有有意义。

    1.4 投票

    那么,生成甚至上万的糟糕的模型有什么好处呢?好吧,这确实没有。但有用的是,少数非常好的决策树也随之一起生成了。

    当你要做预测的时候,新的观察值随着决策树自上而下走下来并被赋予一个预测值或标签。一旦森林中的每棵树都给有了预测值或标签,所有的预测结果将被归总到一起,所有树的投票返回做为最终的预测结果。

    简单来说,99.9%不相关的树做出的预测结果涵盖所有的情况,这些预测结果将会彼此抵消。少数优秀的树的预测结果将会脱颖而出,从而得到一个好的预测结果。

    Random Forest

    2 为什么要用它

    随机森林是机器学习方法中的Leatherman(多功能折叠刀)。你几乎可以把任何东西扔给它。它在估计推断映射方面做的特别好,从而不需要类似SVM医一样过多的调参(这点对时间紧迫的朋友非常好)。

    2.1 一个映射的例子

    随机森林可以在未经特意手工进行数据变换的情况下学习。以函数f(x)=log(x)为例。

    我们将在Yhat自己的交互环境Rodeo中利用Python生成分析数据,你可以在here下载RodeoMac,WindowsLinux的安装文件。

    首先,我们先生成一下数据并添加噪声。

    import numpy as np
    import pylab as pl
    
    x = np.random.uniform(1, 100, 1000)
    y = np.log(x) + np.random.normal(0, .3, 1000)
    
    pl.scatter(x, y, s=1, label="log(x) with noise")
    
    pl.plot(np.arange(1, 100), np.log(np.arange(1, 100)), c="b", label="log(x) true function")
    pl.xlabel("x")
    pl.ylabel("f(x) = log(x)")
    pl.legend(loc="best")
    pl.title("A Basic Log Function")
    pl.show()

    得到如下结果:

    如果我们建立了一个基本的线性模型通过使用x来预测y,我们需要作一条直线,一定成都市算是平分log(x)函数。而如果我们使用随机森林算法,它可以更好的逼近log(x)曲线从而使得它看起来更像实际的函数。

    线性模型 vs 随机森林

    当然,你也可以说随机森林对log(x)函数有点过拟合。不管怎么样,这说明了随机森林并不限于线性问题。

    3 使用方法

    3.1 特征选择

    随机森林的一个最好用例是特征选择。尝试很多个决策树变量的一个副产品就是,你可以检查变量在每棵树中表现的是最佳还是最糟糕。

    当一些树使用一个变量,而其他的不使用这个变量,你就可以对比信息的丢失或增加。实现的比较好的随机森林工具能够为你做这些事情,所以你需要做的仅仅是去查看那个方法或参数。

    在下述的例子中,我们尝试弄明白区分红酒或白酒时,哪些变量是最重要的。

    3.2 分类

    随机森林也很善长分类问题。它可以被用于为多个可能目标类别做预测,它也可以在调整后输出概率。你需要注意的一件事情是过拟合

    随机森林容易产生过拟合,特别是在数据集相对小的时候。当你的模型对于测试集合做出“太好”的预测的时候就应该怀疑一下了。避免过拟合的一个方法是在模型中只使用有相关性的特征,比如使用之前提到的特征选择。

    predicting_wine_type.png

    3.3 回归

    随机森林也可以用于回归问题。

    我发现,不像其他的方法,随机森林非常擅长于分类变量或分类变量与连续变量混合的情况。

    4 一个简单的Python示例

    from sklearn.datasets import load_iris
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    iris = load_iris()
    df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
    df['is_train'] = np.random.uniform(0, 1, len(df)) <= .75
    df['species'] = pd.Categorical.from_codes(iris.target, iris.target_names)
    df.head()
    
    train, test = df[df['is_train']==True], df[df['is_train']==False]
    
    features = df.columns[:4]
    clf = RandomForestClassifier(n_jobs=2)y, _ = pd.factorize(train['species'])
    clf.fit(train[features], y)
    
    preds = iris.target_names[clf.predict(test[features])]
    
    pd.crosstab(test['species'], preds, rownames=['actual'], colnames=['preds'])

    下面就是你应该看到的结果了。由于我们随机选择数据,所以实际结果每次都会不一样。

    preds sertosa versicolor virginica
    actual
    sertosa 6 0 0
    versicolor 0 16 1
    virginica 0 0 12

    5 结语

    随机森林相当起来非常容易。不过和其他任何建模方法一样要注意过拟合问题。如果你有兴趣用R语言使用随机森林,可以查看randomForest包。

    欢迎关注微信公众号

    展开全文
  • Bagging与随机森林算法原理总结 在集成学习原理小结中,我们学习到了两个流派,一个是Boosting,它的特点是各个弱学习器之间存在依赖和关系,另一个是Bagging,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行...

    Bagging与随机森林算法原理总结

    在集成学习原理小结中,我们学习到了两个流派,一个是Boosting,它的特点是各个弱学习器之间存在依赖和关系,另一个是Bagging,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合,本文就对集成学习中的Bagging和随机森林做一个总结。

    随机森林是集成学习中可以和GBDT相较衡的算法,尤其是它可以很方便地进行并行训练,在现在的大数据大样本下很有诱惑力。

    1.Bagging的原理

    在集成学习原理总结的Bagging原理这一块,我们画了这么一张流程图

    原理图

    从上图可以看出,Bagging的弱学习器之间没有像Boosting的弱学习器之间存在很强的联系,他的特点在“随机采样”,下面来介绍一下随机采样原理。

    随机采样(bootsrap)就是从我们的训练集里面采集固定样本个数的样本,但是每一次采集过后,都会将采集到的样本重新放回。也就说,这一次采集到的样本,下一次人仍有可能会继续被采集到。对于我们的Bagging系列算法,一般会随机采集和训练样本数m一样个数的样本。这样得到的采样集和训练集样本个数相同,但是样本内容不同。如果我们对有m个样本训练集做T次的随机采样,则由于随机性,T个采样集各不相同。

    注意到这和GBDT的子采样是不同的,GBDT的子采样是无放回采样,而Bagging的子采样是有有放回采样。
    在这里插入图片描述

    对于这36.8%的没有被采集到的数据,我们称之为袋外数据(Out of bag,简称oog)。这些数据没有参与训练模型的拟合,因此可以检验模型泛化能力。

    Bagging对弱学习器没有限制,这和adaboost一样,但是最常用的同样也是决策树和随机森林。

    Bagging的集合策略也比较简单,对于分类问题,采用简单投票法,得到票别数最多的那一类作为输出样本的预测类别。对于回归问题,采用简单平均法,对T个弱学习器得到的回归结果进行算数平均得到最终模型输出。

    由于Bagging每次训练都进行采样来训练模型,所以模型的泛化能力很强,对于降低模型的方差很有作用。当然对于训练基地额拟合误差就会大一点,也就输模型偏倚会大一些。

    2.Bagging算法流程

    上一节我们对bagging算法的原理做了总结,这里就对bagging算法的流程做一个总结。相对于Boosting系列的Adaboost和GBDT,bagging算法要简单的多。
    在这里插入图片描述

    输出为最终的强分类器f(X)

    1)对于t = 1,2,3,…,T:
    在这里插入图片描述

    1. 如果是分类算法预测,则T个弱学习器投出最多票数的类别或者类别之一为最终类别。如果是回归算法,T个弱学习器得到的回归结果进行算术平均得到的值为最终的模型输出。

    3.随机森林算法

    理解了bagging,随机森林(Random Forest 一下简称RF)就好理解了。它是Bagging算法的进化版,也就是说,它的思想仍然是bagging,但是进行了独有的改进。改进如下:

    首先,RF使用了CART决策树作为弱学习器,这让我们想到了梯度提升树GBDT。

    第二,在梯度提升树的基础上,RF对决策树的建立做了改进,我们会在节点上所有的n个样本特征中选择一个最优的特征来做决策树的左右子树划分,但是RF通过随机选择节点上的而一部分样本特征,这个数字小于n,假设为α,然后在这些随机选择的α个样本特征中,选择一个最优的特征来做进行决策树的左右子树划分,进一步提高了决策树的泛化能力。

    说明:如果α = n时,则此时的RF的CART决策树和普通的CART决策树没有什么区别。α值越小,则模型越壮硕,当然此时对于训练集的拟合程度会变差。也就是说α越小,模型的方差会减小(即在测试集上的泛化误差减少),但是偏倚(偏差)会增大。在实际案例中,一般会通过交叉验证调参获取一个合适的m的值

    除了以上两点,RF与普通的bagging算法没有什么差别,下面来总结RF的算法流程:
    在这里插入图片描述

    2)如果时分类算法预测,则T个学习器投出最多票数的类别或者时类别之一为最终类别。如果是回归算法,T个弱学习器得到的回归结果进行算术平均得到的值为最终的模型输出。

    4.随机森林小结

    作为一个可以高度并行并优化的算法,RF在大数据时代大有作为,这里对RF的主要优缺点做一个小小的总结 。

    RF的主要优点是:

    1)训练可以高度并行化,对于大数据大样本时代训练速度有优势。

    2)由于随机选择决策树节点划分特征,这样在样本特征纬度很高的情况下,仍然能够高效率训练模型。

    3)在训练后可以输出各个特征对于输出的重要性。

    4)由于采取了随机采样,模型的泛化能力强,方差小。

    5)相比于Boosting系列的GBDT和Adaboost,RF实现比较简单。

    6)对于部分特征确实并不敏感。(这个不太懂!)

    RF的主要缺点是:

    1)在某些噪音比较大的样本,RF容易陷入过拟合。
    2)取值划分比较多的特征容易对RF的决策产生更大的影响,从而影响拟合的模型的效果。

    5.参考资料

    刘建平老师博客:
    Bagging与随机森林原理小结

    展开全文
  • 目录1、背景2、效果3、本次实验整体流程4、这里用词向量,而不是用TF-IDF预处理后的向量5、源代码6、知识点普及6.1随机森林优点6.2 随机森林缺点 1、背景 最近的项目中,用到了很多机器学习的算法,每个机器学习...

    0、推荐

    无意中发现了一个巨牛的人工智能教程,忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础,通俗易懂,而且非常风趣幽默,像看小说一样!觉得太牛了,所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。

    1、背景

    最近的项目中,用到了很多机器学习的算法,每个机器学习的算法在不同的样本下的精准率是不同的。为了验证每个算法在每种不同样本数量的能力,就做了一下实验,本文讲的是“随机森林”在文本算法中的精准率。

    相关其它机器学习算法的精准率:
    决策树:机器学习 之 决策树(Decision Tree)文本算法的精确率
    逻辑回归:机器学习 之 逻辑回归(LogisticRegression)文本算法的精确率
    支持向量机:机器学习 之 支持向量机(SupportVectorMachine)文本算法的精确率
    K近邻:机器学习 之 K近邻(K-NearestNeighbor)文本算法的精确率
    朴素贝叶斯:机器学习 之 朴素贝叶斯(Naive Bayesian Model)文本算法的精确率

    机器学习各个算法对比:人工智能 之 机器学习常用算法总结 及 各个常用分类算法精确率对比

    2、效果图

    先看一下没有任何调参的情况下的效果吧!

    随机森林:
    在这里插入图片描述
    通过以上数据可以看出数据量在小于5000时效果还不错,但数据量到达20000左右时,准确率已经达到了70%左右了。

    3、本次实验整体流程

    1、先把整体样本读到内存中

    2、把整体样本按照8:2的比例,分为80%的训练集,20%的测试集

    3、然后“训练集”的样本 先分词,再转换为词向量

    4、接着把训练集的样本和标签统一的传入算法中,得到拟合后的模型

    5、把“测试集”的样本 先分词,再得到词向量

    6、把测试集得出的词向量丢到拟合后的模型中,看得出的结果

    7、把结果转换为准确率的形式,最后做成表格形式以便观看

    这里应该多跑几遍不同样本,然后把结果取平均值,每次的结果还是稍有不同的。

    4、这里用词向量,而不是用TF-IDF预处理后的向量

    这里我们直接取得词向量,而不是经过TF-IDF处理过的词向量。如果处理过,效果会不如现在的好。

    TF-IDF(词频-逆文本频率),前面的TF也就是常说到的词频,我们之前做的向量化也就是做了文本中各个词的出现频率统计,并作为文本特征,这个很好理解。关键是后面的这个IDF,即“逆文本频率”如何理解。有些句子中的词,比如说“的”,几乎所有句子都会出现,词频虽然高,但是重要性却应该比 主语、宾语等低。IDF就是来帮助我们来反应这个词的重要性的,进而修正仅仅用词频表示的词特征值。
    概括来讲, IDF反应了一个词在所有文本中出现的频率,如果一个词在很多的文本中出现,那么它的IDF值应该低

    加了TF-IDF处理后的效果:
    在这里插入图片描述
    经过TF-IDF处理后的效果比不处理效果好。所以,这里就要经过TF-IDF处理了哈。
    以下源码中,如果加TF-IDF处理,只需要在jiabaToVector()函数中增加True这个参数就OK了

        vector_train = jiabaToVector(m_text_train, False, True)
        ...
        ...
        vector_test = jiabaToVector(m_text_test, True, True)
    

    5、源代码

    import jieba
    import datetime
    # 向量\测试集\训练集\得分比对
    from sklearn.model_selection  import train_test_split
    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
    from sklearn.metrics import accuracy_score
    # 随机森林
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    
    # 忽略警告
    import warnings
    warnings.filterwarnings("ignore", category=FutureWarning, module="sklearn", lineno=196)
    
    m_count = [1000,3000,5000,8000,10000,15000,20000]
    
    # all
    m_list_allText = []
    m_list_allL4ID = []
    # 内容的训练集、测试集
    m_text_test = []
    m_text_train = []
    m_label_test = []
    m_label_train = []
    
    m_map_all = []
    
    
    # 读取文件里面数据,获取标签和内容
    def getFile(filename, count):
        with open(filename, 'r' ,encoding='utf-8') as fp:
            global m_list_allL4ID,m_list_allText
            m_list_allL4ID = []
            m_list_allText = []
            for i in range(count):
                text = fp.readline()
                if ":" in text:
                    L4ID = text.split(":")[-2]
                    Msg = text.split(":")[-1]
                    m_list_allL4ID.append(L4ID)
                    m_list_allText.append(Msg)
    
    # 随机分为 测试集 和 训练集 2-8分
    def randomTestAndTrain():
        # 生成训练集和测试集
        global m_text_test, m_text_train, m_label_test, m_label_train
        m_text_train, m_text_test, m_label_train, m_label_test = train_test_split(m_list_allText, m_list_allL4ID, test_size=0.2, random_state=1)
    
    def jiabaToVector(list, isTest, isTFIDF = False):
        tmp_list = []
        for sentence in list:
            tmp_list.append(" ".join(jieba.cut(sentence.strip())))
        # 利用TFIDF生成词向量
        transformer = TfidfTransformer()
        if isTest:
            if isTFIDF:
                tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.transform(tmp_list))
            else:
                tfidf = vectorizer.transform(tmp_list)
        else:
            if isTFIDF:
                tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(tmp_list))
            else:
                tfidf = vectorizer.fit_transform(tmp_list)
        return tfidf
    
    
    # 创建默认参数
    def predict_4(X, Y):
        clf = RandomForestClassifier()
        clf = clf.fit(X, Y)
        return clf
    
    def test(count):
        # getFile("./rg_test.train", count)
        getFile("./rg_train_20190102_20181227114134.train", count)
        # print("获取全部已知数据的label和text")
    
        # 随机分为 测试集 和 训练集 2-8分
        randomTestAndTrain()
    
        global vectorizer
        # 全局向量
        vectorizer = CountVectorizer()
    
        # 生成训练向量
        vector_train = jiabaToVector(m_text_train, False)
        # 生成训练向量-tfidf
        # vector_train = jiabaToVector(m_text_train, False, True)
    
        # 数据大小
        lenall = len(m_list_allText)
        # print("总集大小:", lenall)
        print("总集大小:", lenall)
    
        # 训练
        startT_Train = datetime.datetime.now()
        clf = predict_4(vector_train, m_label_train)
        endT_Train = datetime.datetime.now()
        print("训练Time:", (endT_Train - startT_Train).microseconds)
    
        # 生成测试向量
        vector_test = jiabaToVector(m_text_test, True)
        # 生成测试向量-tfidf
        # vector_test = jiabaToVector(m_text_test, True, True)
    
        # 测试
        startT = datetime.datetime.now()
        result = clf.predict(vector_test)
        endT = datetime.datetime.now()
        print("测试Time:", (endT - startT).microseconds)
    
        # 计算百分比
        percent = accuracy_score(result, m_label_test)
        print("准确率:", round(percent, 3))
    
        map_all = {}
        map_all["精确率"]=round(percent, 3)
        map_all["数据量"]=lenall
        map_all["训练时间/us"]=(endT_Train - startT_Train).microseconds
        map_all["测试时间/us"]=(endT - startT).microseconds
        m_map_all.append(map_all)
    
    if __name__ =="__main__":
        print ("-- 开始 --")
        for testC in m_count:
            test(testC)
        print ("-- 结束 --")
    
        # 打印表格
        print("数据量\t准确度\t训练时间/us\t测试时间/us")
        for key in m_map_all:
            print("%d\t%f\t%d\t%d"%(key["数据量"],key["精确率"],key["训练时间/us"],key["测试时间/us"]))
    
    

    6、知识点普及

    6.1随机森林优点

    1、可以处理高维数据,不同进行特征选择(特征子集是随机选择)
    2、模型的泛化能力较强
    3、训练模型时速度快,成并行化方式,即树之间相互独立
    4、模型可以处理不平衡数据,平衡误差
    5、最终训练结果,可以对特种额排序,选择比较重要的特征
    6、随机森林有袋外数据(OOB),因此不需要单独划分交叉验证集
    7、对缺失值、异常值不敏感
    8、模型训练结果准确度高
    9、相对Bagging能够收敛于更小的泛化误差

    6.2 随机森林缺点

    1、当数据噪声比较大时,会产生过拟合现象
    2、对有不同取值的属性的数据,取值划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响

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