随机森林算法解析及其参数详解（中文版）(1).zip

简介：
本资料深入解析随机森林算法原理，并详细解释其关键参数设置方法。适合希望深入了解机器学习中这一重要集成学习技术的读者。 随机森林（RF）的工作原理如下：首先从给定的训练集通过多次随机且可重复抽样得到多个bootstrap数据集。接下来对每个bootstrap数据集构建一棵决策树，这一步骤是通过迭代地将样本点分为左右两个子集来实现的，在这个过程中搜索最佳分割参数以获取最大信息增益。在每一个叶节点处，统计训练集中到达该叶节点的数据标签分布情况，并以此作为类别的概率估计值。这样的过程会一直持续到达到用户设定的最大树深度（例如随机森林提出者Breiman使用的ntree=500）或者无法通过进一步分割获得更大信息增益为止。通常在实际代码中，作者会对决策树的生长设置最大深度限制。