bagging與隨機森林
1、bagging
步驟如下: (1)從樣本集合中有放回地選出n個樣本 (2)在所有屬性上,對這n個樣本建立分類器(分類器可以是決策樹,SVM,Logistic迴歸等) (3)重複步驟(1)、(2)m次,得到m個分類器 (4)用m個分類器對資料的預測結果進行投票
2、隨機森林
步驟如下: (1)從樣本集合中有放回地選出n個樣本 (2)從所有屬性中選出k個屬性,對這n個樣本建立分類器(分類器為CART決策樹) (3)重複步驟(1)、(2)m次,得到m個分類器 (4)用m個CART決策樹形成的隨機森林分類器對資料的預測結果進行投票
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