随机森林入门攻略（内含R、Python代码）
2015-09-27 MedSci MedSci原创
近年来，随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升，这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去，从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果。在各种各样的问题中，随机森林一次又一次地展示出令人难以置信的强大，而与此同时它又是如此的方便实用。在这篇文章中，我们将向你介绍运用随机森林构建预测模型时最令人感兴趣的几个方面。 随机森林的发展史 谈及随机森林算法的产生与发
近年来，随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升，这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去，从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果。在各种各样的问题中，随机森林一次又一次地展示出令人难以置信的强大，而与此同时它又是如此的方便实用。在这篇文章中，我们将向你介绍运用随机森林构建预测模型时最令人感兴趣的几个方面。 随机森林的发展史 谈及随机森林算法的产生与发展，我们必须回溯到20世纪80年代。可以说，该算法是Leo Breiman, Adele Cutler, Ho Tin Kam, Dietterich, Amit和Geman这几位大师呕心沥血的共同结晶，他们中的每个人都对随机森林算法的早期发展作出了重要的贡献。Leo Breiman和 Adele Cutler最早提出了执行随机森里的关键算法，这一算法也成为了他们的专利之一。Amit, Gemen和Ho Tim Kam各自独立地介绍了特征随即选择的思想，并且运用了Breiman的“套袋”思想构建了控制方差的决策树集合。在此之后，Deitterich在模型中引入了随即节点优化的思想，对随机森里进行了进一
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