简述数据挖掘中随机森林算法的原理,优点和主要参数
随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。
随机森林是一种集成算法（EnsembleLearning），它属于Bagging类型，通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或取均值，使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。
随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由LeoBreiman和AdeleCutler提出，并被注册成了商标。
它的工作原理主要是生成多个分类器或者模型，各自独立地学习和作出预测。随机森林是由多棵决策树构成的。对于每棵树，他们使用的训练集是采用放回的方式从总的训练集中采样出来的。
随机森林通俗理解是：随机森林分解开来就是“随机”和“森林”。“随机”的含义我们之后讲，我们先说“森林”，森林是由很多棵树组成的，因此随机森林的结果是依赖于多棵决策树的结果。这是一种集成学习的思想。
随机森林是一种集成算法(EnsembleLearning)，它属于Bagging类型，通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或取均值，使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。
解释：两个随机性的引入对随机森林的分类性能至关重要。
随机森林通俗理解如下：要了解随机森林模型，必须首先了解决策树，即随机森林的基本构成元素。我们所有人都在日常生活中使用决策树，即使您不知道这个名字，我也相信您会认识到这一过程。
布雷顿森林体系瓦解之后是牙买加体系。布雷顿森林体系是在1944年7月，西方主要国家的代表在联合国国际货币金融会议上确立了该体系，因为此次会议是在美国新罕布什尔州布雷顿森林举行的，所以称之为“布雷顿森林体系”。
牙买加体系牙买加体系从布雷顿森林体系70年代崩溃后沿用至今。布雷顿森林体系瓦解后，1976年IMF通过《牙买加协定》，确认了布雷顿森林体系崩溃后浮动汇率的合法性，继续维持全球多边自由支付原则。
布雷顿森林体系瓦解之后形成了牙买加体系。牙买加体系：国际货币基金组织(IMF)于1972年7月成立一个专门委员会，具体研究国际货币制度的改革问题。
布雷顿森林体系是黄金与美元挂钩，美元与各国货币挂钩，在70年代布雷顿森林体系瓦解的时候，离岸美元市场已经发展了20年了，即使有人想挑战美元，可能也没有离岸美元市场那么完善的基础设施。
布雷顿森林货币体系的运转与美元的信誉和地位密切相关，到20世纪60～70年代，美国深陷越南战争的泥潭，财政赤字巨大，国际收入情况恶化，美元的信誉受到极大的冲击，爆发了多次美元危机。
被马歇尔计划取代了。根据查询国家相关公开信息得知，布雷顿森林货币体系是指二战后以美元为中心的国际货币体系。
1、随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由LeoBreiman和AdeleCutler提出，并被注册成了商标。
2、(1)随机森林在解决回归问题时，并没有像它在分类中表现的那么好，这是因为它并不能给出一个连续的输出。当进行回归时，随机森林不能够作出超越训练集数据范围的预测，这可能导致在某些特定噪声的数据进行建模时出现过拟合。
3、它的工作原理主要是生成多个分类器或者模型，各自独立地学习和作出预测。随机森林是由多棵决策树构成的。对于每棵树，他们使用的训练集是采用放回的方式从总的训练集中采样出来的。
能简单解释下随机森林和Xgboost吗?
答：其工作原理是：首先，从原始数据集中抽取子集，同时随机选择部分特征用于构建决策树。这个过程重复多次，形成一个森林。在预测时，通过多数投票或平均结果来决定最终类别。随机森林的优点在于易于实现、训练速度快，且在高维数据和不平衡数据集上有出色的表现，同时能提供特征重要性的评估。然而，随机森林的...
决策树算法之随机森林
答：例如我们现在有一条数据：该条数据被所有树预测的结果如下：上述结果聚合后为：取最多的那项为最终的预测结果，即 Yes——该病人被诊断为患有心脏病。以上，随机森林的两个过程： B ootstrap 和 Agg regate 又被称为 Bagging 。本文我们一起学习了随机森林的算法，和 CART 决策树比起来，它...
随机森林算法是什么?
答：随机森林是一种比较新的机器学习模型。经典的机器学习模型是神经网络，有半个多世纪的历史了。神经网络预测精确，但是计算量很大。上世纪八十年代Breiman等人发明分类树的算法（Breiman et al. 1984），通过反复二分数据进行分类或回归，计算量大大降低。2001年Breiman把分类树组合成随机森林（Breiman 2001a...
随机森林
答：在大多数现实世界的应用中,随机森林算法已经足够快,但肯定会遇到实时性要求很高的情况,那就只能首选其他方法。 当然,随机森林是一种预测性建模工具,而不是一种描述性工具。也就是说,如果您正在寻找关于数据中关系的描述,那建议首选其他方法。 适用范围 随机森林算法可被用于很多不同的领域,如银行,股票市场,医药和...
12-分类算法-决策树、随机森林
答：其中age数据存在缺失。决策树部分图例：决策树的优缺点以及改进 优点：缺点：改进：集成学习方法 集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是 生成多个分类器/模型 ，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。随机森林是一个包含多个...
随机森林算法的优缺点
答：2.随机性主要体现在两个方面：（1）训练每棵树时，从全部训练样本（样本数为N）中选取一个可能有重复的大小同样为N的数据集进行训练（即bootstrap取样）（2）在每个节点，随机选取所有特征的一个子集，用来计算最佳分割方式。3.随机森林算法的优缺点：（1）随机森林已经被证明在某些噪音较大的分类或...
什么是随机算法和确定性算法?
答：2.应用领域 随机算法的应用范围很广，它可以应用于图像处理、信息加密、模拟优化、计算几何等许多领域。特别是在人工智能领域中随机算法被广泛应用于机器学习和数据挖掘方面，如遗传算法、蚁群算法、随机森林等。而确定性算法主要应用于计算机图形学、网络安全、操作系统、编译器等方面。例如排序算法、搜索算法...
RFR透析是什么意思?
答：此外，随机森林回归算法还可以应用于医学影像分析、语音识别等领域。随机森林回归算法是机器学习领域中一个较为成熟的算法，但是也存在一些局限性。例如，它在处理大数据上的效率相对较低。为了解决这一问题，当前的研究方向主要是将随机森林算法与分布式系统结合，以解决大规模数据的处理。此外，随机森林算法...
人工智能算法有哪些
答：在机器学习中，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。逻辑回归 逻辑回归，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。Adaboost Adaboost是一种...
粒子群算法如何优化随机森林
答：1、首先对超参数nestimators、maxdepth随机初始化一群粒子，计算相应的适应度值。2、通过不断更新粒子的速度和位置来达到最佳的适应度值。3、得到最佳RF模型的超参数n_estimators、max_depth，提高RF模型的收敛速度及预测性能。