文件名称:
random_forests:在R＆databricks社区中学习随机森林-源码
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文件大小: 25kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-20
详细说明：在R＆databricks社区中学习随机森林
执行摘要
随机森林是一种机器学习方法，可补充决策树的缺点。根据2007年的随机森林在十大最受欢迎的机器学习算法中。随机森林通过平均多个决策树来提高性能。该算法具有2个有助于提高性能的功能。
套袋是第一个功能。随机森林基于许多决策树的平均预测来生成预测。如果树木随机不同，则此方法有效。
第二个功能是随机化构建树的变量。随机选择变量会减少森林中树木之间的相关性。
当研究人员使用随机森林时，一个可能的缺点可能是变量解释的损失。这是解决此已知问题的方法。随机森林通过计算单个树中使用变量的频率来区分变量的重要性。
该项目的目的是学习如何在多重和二进制分类模型中使用随机森林。该项目包括两个部分。在第一部分中，我们研究了模型调整参数和模型调整的不同方法。在第二部分中，我们制作了对汽车进行分类的数据产品。
TODO：决定用于数据产品的数据集
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