2019-01-25
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随机森林算法有哪些特点？
随机森林的思想是：将若干个弱分类器（决策树）的分类结果进行投票选择，从而组成一个强分类器
随机森林算法有哪些特点？
- 具有极好的准确率,不容易过拟合（训练样本不是全部样本）
- 能够有效地运行在大数据集上
- 能够处理具有高维特征的输入样本，而且不需要降维，能够评估各个特征在分类问题上的重要性
- 在生成过程中，能够获取到内部生成误差的一种无偏估计
- 对于缺省值问题也能够获得很好的结果
- 分类不平衡的情况时，随机森林能够提供平衡数据集误差的有效方法
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