【Sklearn】基于隨機森林算法的數據分類預測（Excel可直接替換數據）
- 1.模型原理
- 1.1 模型原理
- 1.2 數學模型
- 2.模型參數
- 3.文件結構
- 4.Excel數據
- 5.下載地址
- 6.完整代碼
- 7.運行結果
1.模型原理
隨機森林（Random Forest）是一種集成學習方法，通過組合多個決策樹來構建強大的分類或回歸模型。隨機森林的模型原理和數學模型如下：
1.1 模型原理
隨機森林是一種集成學習方法，它結合了多個決策樹來改善預測的準確性和魯棒性。每個決策樹都是獨立地訓練，并且它們的預測結果綜合起來形成最終的預測。隨機森林的主要思想是構建一個“森林”，其中每棵樹都是一個分類器，而每個分類器都在隨機的數據子集上進行訓練。在預測時，通過投票或平均來綜合所有分類器的結果。
隨機森林的主要步驟：
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隨機抽樣（Bootstrap抽樣）： 從原始訓練數據中隨機抽取多個樣本，允許同一個樣本在一個抽樣中出現多次?
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