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数据挖掘实战之随机森林算法使用

随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。

原理：（随机森林的分类预测和回归预测sklearn.ensemble.RandomForestRegressor方法）(1)给定训练集S，测试集T，特征维数F。

随机森林算法是基于自助法（bootstrap）和随机采样（random sampling）的一种集成学习方法。在随机森林中，每个决策树都是基于从原始数据集中有放回地抽取一部分样本进行训练得到的。

b、在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势，两个随机性的引入，使得随机森林具有很好的抗噪声能力。

映射到高维特征后，可以继续使用监督学习的各种分类回归算法了。 Isolation Forest(以下简称IForest)是一种 异常点检测的方法。 它也使用了类似于RF的方法来检测异常点。

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