”random forest“ 的搜索结果

     作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的...

     基于Python（anaconda）进行随机森林算法的实现。随机划分训练集与测试集，并对分类结果进行预测，同时得到预测准确率。

     随机森林（Random Forest）原理小结.pdf 随机森林（Random Forest）原理小结.pdf 随机森林（Random Forest）原理小结.pdf 随机森林（Random Forest）原理小结.pdf 随机森林（Random Forest）原理小结.pdf 随机森林...

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     C++实现randomforest，训练阶段，通过决策树的节点分裂来筛选特征，层层对样本进行细分，直至将每个训练样本子集分类正确，测试阶段，直接基于训练出的特征进行样本分类，所以测试速度较快（但训练速度较慢）。

     决策树C4.5算法，从1248个属性中选出18个分类属性，每一个属性里的每一个值a，通过，>a把数据分成两个部分，然后计算每一部份的信息熵，计算这个属性值a的“信息增益“，然后得到这个属性最大信息增益的分类间隔数；...

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