随机森林算法数据分类
随机森林算法通过集成多个决策树进行数据分类。其步骤如下：
- 数据准备: 将数据集划分为特征矩阵 (X) 和目标变量 (y)。
- 自助采样: 随机选择一部分样本用于训练每个决策树，确保每个树使用不同的样本。
- 决策树构建: 使用训练样本构建决策树模型，在每个节点选择最佳特征和划分标准进行数据划分。
- 重复构建: 重复步骤 2 和 3，构建多个决策树。
- 预测: 通过投票或多数表决确定最终分类结果。
下载地址
用户评论
