介绍了Python编写的随机森林算法及其在分类预测中的应用。随机森林是数据挖掘中常用的一种集成学习算法,通过决策树集成进行分类或回归。算法核心包括对数据集进行有放回抽样,随机选择特征子集,生成多棵完整的决策树,最终通过投票机制得出预测结果。详细的scikit-learn文档可参考:http://scikit-learn.org/stable/modules/en
Python实现随机森林算法简介及应用场景分析
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