曾为培训讲师,由于涉及公司版权问题,现文章内容全部重写,地址为https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。
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本文介绍在Python环境中,实现随机森林(Random Forest,RF)回归与各自变量重要性分析与排序的过程~
在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合。本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力。bagging
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