集成学习算法

集成学习算法集成学习的基本原理BaggingBoosting随机森林 集成学习的基本原理 Bagging Boosting 随机森林 随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出,并被注册成了商标。 随机森林相对于Bagging,既对样本做随机,又对变量做随机。 随机森林的优点: 1)对于很多种资料,它可以产生高准确度的分类器; 2)它可以处理大量的输入变数; 3)它可以在决定类别时,评估变数的重要性; 4)在建造森林时,它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计; 5)它包含一个好方法可以估计遗失的资