随机森林适用范围 r随机森林如何选择有多少颗树？
r随机森林如何选择有多少颗树？
随机森林是一种集成分类器。分析了影响随机林性能的参数。结果表明，随机林中的树数对随机林的性能有重要影响。研究和总结了林木株数的确定方法和随机森林经营指数的评价方法。以分类精度为评价方法，利用UCI数据集分析了随机森林中决策树数目与数据集之间的关系。实验结果表明，对于大多数数据集，当树数为
~]时，都有一些创新点和应用前景。别说顶尖的数学期刊，一般的SCI肯定没问题！随机森林是一种高度灵活的机器学习方法，从市场营销到医疗保险都有广泛的应用。它可以用来进行营销模拟建模、客源统计、留损统计等。它也可以用来预测疾病的风险和病人的易感性。随机森林是一种可以回归和分类的模型。它具有处理大数据的特点，有利于估计或变量，是非常重要的基础数据建模。
用随机森林方法分类能发出sci吗？
首先，对于每一棵树，每次都用bootstrap方法提取样本进行训练，但是有1/3的数据没有提取出来，所以称为out-of-bag data（OOB），将OOB带入决策树，计算误差error1。对OOB中所有样本的特征X对应的值进行噪声干扰，即随机改变特征值，然后将数据引入决策树，计算误差2。
对于n棵树，变量x的重要性被计算为error2-error1的平均值
首先，我想知道下一个问题是关于自己森林产生的能量还是从另一个森林收集的能量？只有把这个问题弄清楚，我们才能更好地为你解答。
其中，最好的方法是每晚睡觉前打开，这样会更新你一天的行走情况，防止数据不被输入
如何计算随机森林中的，变量重要性？
Random forest将对变量进行子采样，例如，变量为p。Random forest将每次随机提取log p变量以拟合决策树。显然，随机森林适合于大磷比的情况。否则，logp可能为1.2。这种情况毫无意义。AdaBoost与gbdt非常相似，可以理解前者是后者的特例。适合p相对较小时使用。当然，这两种方法都只适用于N>>P情形，即样本携带足够的信息来拟合非线性关系。也就是说，随机森林不适合于P特别大的情况，如果P>>N，则以Lasso为首的惩罚回归为首选工具。
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