[帮助文档] 什么是随机森林回归算法(RandomForestRegression)
本文介绍了随机森林回归算法（Random Forest Regression）相关内容。
大模型开发：解释随机森林算法以及它是如何做出决策的。
随机森林算法是一种集成学习方法，它基于决策树构建，并通过组合多个决策树的预测结果来提高整体模型的性能。在随机森林中，每个决策树都是一个弱分类器，它们各自独立地从原始数据集中随机抽取样本和特征进行训练。最终，随机森林的决策是通过整合所有决策树的预测结果得出的。 具体来说，随机森林算法的工作流程如下： ...
随机森林算法是如何通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行投票来做出最终的预测的？
随机森林算法通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行投票来做出最终的预测。具体步骤如下： 数据集分割：首先，将原始数据集分成k个子集（通常选择k等于训练样本的数量）。每个子集都是通过有放回地从原始数据集中随机抽取样本得到的。这样可以确保每个子集都包含一定比例的类别平衡。 决策树构建：对于每个子集，使...
[帮助文档] 什么是随机森林算法组件,有哪些参数
本文为您介绍随机森林组件。
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