随机森林算法是由二叉决策树组成的集成模型,可以预测分类中单个树的预测模式或回归中的平均值。
决策树中的每个节点都是单个特征的一个条件,用于将数据集拆分为两个,以便相似的样本最终位于同一个集合中。
该算法是可检测的,对缩放和其他特征变换具有不变性,对包含无关特征具有鲁棒性,并且可以通过杂质平均减少(MDI)来估计特征重要性。
https://github.com/janosh/tikz
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