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1，为什么和如何使用随机森林

随机森林 比adaboost 好 随机森林的优点有: 1. 对于很多种资料，它可以产生高准确度的分类器。 2. 它可以处理大量的输入变量。 3. 它可以在决定类别时，评估变量的重要性。 4. 在建造森林时，它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计。 ...2015-08-24 回答者: 皇族龙哥之父 1个回答 1

为什么和如何使用随机森林

2，随机森林为什么随着树的数目增多分类准确率可能会下降

随机森林是一种集成分类器,对影响随机森林性能的参数进行了分析,结果表明随机森林中树的数量对随机森林的性能影响至关重要。对树的数量的确定方法以及随机森林性能指标的评价方法进行了研究与总结。以分类精度为评价方法,利用UCI数据集对随机森林中决策树的数量与数据集的关系进行了实验分析,实验结果表明对于多数数据集,当树的数量为100时,就可以使分类精度达到要求。将随机森林和分类性能优越的支持向量机在精度方面进行了对比,实验结果表明随机森林的分类性能可以与支持向量机相媲美。

随机森林为什么随着树的数目增多分类准确率可能会下降

3，随机森林 比adaboost 好吗

随机森林 比adaboost 好随机森林的优点有:1. 对于很多种资料，它可以产生高准确度的分类器。2. 它可以处理大量的输入变量。3. 它可以在决定类别时，评估变量的重要性。4. 在建造森林时，它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计。5. 它包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度。6. 它提供一个实验方法，可以去侦测 variable interactions 。7. 对于不平衡的分类资料集来说，它可以平衡误差。

随机森林 比adaboost 好吗

4，随机森林中是怎么对数据进行随机选择的

1. 首先用bootstrap自主采样法采样与样本数相同数目的样本，作为训练集，剩下的没有被采样过的样本作为测试集2. 对特征做采样，比如d个特征采log2（d）个特征，用采到的样本和特征做一棵决策树3. 重复步骤1、2做多棵不同的决策树构成随机森林
争议随机森林是一种集成分类器,对影响随机森林性能的参数进行了分析,结果表明随机森林中树的数量对随机森林的性能影响至关重要。对树的数量的确定方法以及随机森林性能指标的评价方法进行了研究与总结。以分类精度为评价方法,利用uci数据集对随机森

5，随机森林的释义

在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 而 Random Forests 是他们的商标。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho所提出的随机决策森林（random decision forests）而来的。这个方法则是结合 Breimans 的 Bootstrap aggregating 想法和 Ho 的random subspace method以建造决策树的集合.

6，matlab里随机森林怎么使用

随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。
随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输 入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本 为那一类。 在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意 - 采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。假设输入样本为n个，那 么采样的样本也为n个。

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