2020-03-30
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机器学习：随机森林random_state参数作用
问：随机森林算法中，每个弱分类器采样集都不同，树肯定都不一样，那与random_state控制树的形状不同还有什么用吗？
答：树的形状不同其实就够了，形状的不同就是某种意义上模型的复杂度不一样，会使得最后的结果不一样，但有的时候，数据不一样，树也可能是差不多的，random_state就是在这个不同的程度上又加上了一些不同。达到一种防止过拟合的作用。
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