隨機森林
隨機森林(粵音:ceoi4 gei1 sam1 lam4)係機械學習上嘅一種集成學習做法,畀若干樖決策樹「齊齊做預測」:想像而家隨機抽一拃數據出嚟,用呢拃數據建立一樖決策樹,重複 次建立 咁多樖決策樹;及後對新個案做預測嗰陣,都畀呢 樖決策樹「投票」,即係每樖決策樹各自對新個案做預測,然後就以某啲方式結合呢啲唔同預測,再畀出嚟做結果,例如要做分類而 ,呢啲決策樹當中有 3 樖都將個新個案歸類做 A 類,研究者就當個新個案係 A 類[1]。
隨機森林呢種做法被指可以提高預測嘅準確度,但係就近乎完全只顧做預測,放棄晒可詮釋度。
概論
編輯内文:決策樹學習
睇埋
編輯引咗
編輯- ↑ Scornet, Erwan (2015). "Random forests and kernel methods". arXiv:1502.03836