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2024年5月27日 · 隨機森林是一種演算法，主要功用有: 分類任務：協助程式進行垃圾郵件檢測、圖像識別和信用風險評估等問題時的演算法。 2. 預測任務：在回歸問題中，隨機森林用於預測連續的值。 例如，它可以用於房價預測、股票價格預測和天氣預報等問題。 猜A洗有78%機率的電腦程式演算法就是使用隨機森林 (我猜的)，之所以沒有猜到賭俠會偷插牙籤，有可能是之前沒看人插過，下次他就會猜賭俠有插了....
2019年9月28日 · Random Forest的基本原理是，結合多顆CART樹（CART樹為使用GINI算法的決策樹），並加入隨機分配的訓練資料，以大幅增進最終的運算結果。
在機器學習中，隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器，並且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的眾數而定。 這個術語是1995年 [1] 由貝爾實驗室的 何天琴 （ 英語 ： Tin Kam Ho ） 所提出的隨機決策森林（random decision forests）而來的。[2] [3]
2019年8月22日 · 隨機森林是一種由決策樹構成的集成算法，他在很多情況下都能有不錯的表現。 本文將介紹隨機森林的基本概念、4 個構造步驟、4 種方式的對比評測、10 個優缺點和 4 個應用方向。 什麼是隨機森林？ 隨機森林屬於 集成學習 中的 Bagging（Bootstrap AGgregation 的簡稱） 方法。 如果用圖來表示他們之間的關係如下： 決策樹 – Decision Tree. 在解釋隨機森林前，需要先提一下決策樹。 決策樹是一種很簡單的算法，他的解釋性強，也符合人類的直觀思維。 這是一種基於if-then-else規則的有監督學習算法，上面的圖片可以直觀的表達決策樹的邏輯。 詳細了解決策樹，可以看看《一文看懂決策樹 – Decision tree（3個步驟+3種典型算法+10個優缺點）》
2022年8月29日 · 什麼是隨機森林？ 上一篇 直覺易懂的分類 — — 決策樹（Decision Tree） 中，我們學到了什麼是決策樹。 而什麼是隨機森林呢？ 我們可以想像一個很大的森林，裡面包含了很多棵決策樹，而每一棵決策樹都是互相獨立的，至於要怎麼決定最後的結果，是以眾數或取得平均的方式決定最終的結果。 隨機森林中一棵又一棵的決策樹....
2021年9月26日 · 隨機森林是使用 Bagging 加上隨機特徵採樣的方法所產生出來的整體學習演算法。 還記得在前幾天的決策樹演算法中，當模型的樹最大深度設定太大的話容易讓模型過擬合。
2019年9月17日 · 什麼是隨機森林? 隨機森林其實就是一個包含多棵決策樹的模型，在森林裡面建構一棵棵各自獨立的決策樹，最後以投票方式(眾數/取平均)來決定最終的結果。
