利用多棵树对样本进行训练

资 源 简 介

利用多棵树对样本进行训练

详 情 说 明

随机森林是一种强大的机器学习分类器，它通过构建多棵决策树来提升预测性能。这种算法的核心思想体现在两个关键方面：

首先，随机森林采用数据随机性选取策略。对于每棵决策树的构建，算法会从原始数据集中有放回地随机抽取样本，这种技术被称为bootstrap抽样。这意味着每棵树都基于略有差异的数据子集进行训练，有效增强了模型的多样性。

其次，特征随机选取也是随机森林的重要特性。在构建每棵树的每个节点时，算法仅考虑特征集的随机子集而非全部特征。这种双重随机化机制确保了森林中各决策树的差异性，使整体模型更不容易过拟合。

最终预测结果通过所有决策树的投票或平均得出，这种集成方法显著提高了模型的准确性和鲁棒性，使其成为处理复杂分类问题的有力工具。