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Random Forest(随机森林)是一种基于树模型的Bagging的优化版本,一棵树的生成肯定还是不如多棵树,因此就有了随机森林。
【参考答案】
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判断题
Bagging是bootstrap aggregating。思想就是从总体样本当中随机取一部分样本进行训练,通过多次这样的结果,进行投票获取平均值作为结果输出,这就极大可能的避免了不好的样本数据,从而提高准确度。
判断题
使用随机森林做分类的话,最后会根据多棵树的投票结果,得到最终答案。
判断题
随机森林是由很多弱分类器构成的一个强分类器。
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