随机森林分类器

资 源 简 介

随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定，源码中附有实例，可以运行。 随机森林的优点有： 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量。 3. 它可以在决定类别时，评估变量的重要性。 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料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度。 6. 它提供一个实验方法，可以去侦测 variable interactio

详 情 说 明

随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定，源码中附有实例，可以运行。

随机森林的优点有：

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量。

3. 它可以在决定类别时，评估变量的重要性。

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料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度。

6. 它提供一个实验方法，可以去侦测 variable interactions 。

7. 对于不平衡的分类资料集来说，它可以平衡误差。

8. 它计算各例中的亲近度，对于数据挖掘、侦测偏离者（outlier）和将资料视觉化非常有用。

9. 使用上述。它可被延伸应用在未标记的资料上，这类资料通常是使用非监督式聚类。也可侦测偏离者和观看资料。

10. 学习过程是很快速的。

此外，随机森林还有一些其他的特点和应用领域。例如，它可以用于处理复杂的数据集，包括文本、图像和音频等。它还可以用于预测和分类各种类型的问题，如金融市场预测、医学诊断和客户行为分析等。随机森林还可以用于特征选择，帮助确定哪些输入变量对于预测结果最为重要。

总的来说，随机森林是一种强大且灵活的分类器，适用于各种数据分析和机器学习任务。它的优势在于准确度高、处理大量变量、评估变量重要性等方面。同时，它还具有快速学习过程和广泛的应用领域。希望这些信息对您有帮助！