【数据挖掘启发式分享】机器学习平台——回归启发式之随机森林

随机丛林复归搜索算法是程序语言复归的混搭搜索算法，将许多复归程序语言混搭到三人，以降低过拟合的可能性。随机丛林可以处理事件专有名词HG特征，不需要进行时特征纹理处理事件。随机丛林并行专业训练许多程序语言模HG，对每个程序语言的预见结果进行时合并可以降低预见的变化以内，进而增加次测试集上的预见稳定性。 搜索算法意识形态

随机丛林是程序语言的混搭，将许多程序语言联合到三人，以降低过拟合的可能性。

随机丛林在以程序语言为数据挖掘实现 Bagging 集成的思路，进一步在程序语言的专业训练过程中的引入了随机也就是说考虑。具体来讲，传统程序语言在考虑分成也就是说时， 在现阶段键值的也就是说不可数（ 论据有 d 个也就是说） 中的考虑一个最优也就是说；而在随机丛林中的，对基程序语言的每个键值，到时从该键值的也就是说不可数中的随机考虑一个包含 k 个也就是说的可数，然后再进一步从这个可数中的考虑一个最优也就是说用做分成。 这里的参数 k 控制了随机性的引入以往。若令 k=d ，则基程序语言的实现与传统程序语言相同；若令 k=1 ，则是随机考虑一个也就是说用做分成。

随机丛林复归的过程如下：

►对专业训练集进行时有放回随机抽样以获得p个检验形成专业训练集的一个可数作为新的专业训练集；

►当每个检验有K个也就是说时，在程序语言的每个键值需要内斗时，随机从这K个也就是说中的选抽出k个也就是说，也就是说k

►程序语言形成过程中的每个键值都要按照步骤2来内斗。一直到不能够再进一步内斗为止,利用该可数专业训练一棵程序语言，并且不对这个程序语言进行时剪枝；

►按照步骤1~3建立大量的程序语言，直至专业训练出m个程序语言；

►把次测试检验给每棵程序语言进行时复归预见，统计所有程序语言对同一检验的预见结果，所有的结果的百分比作为最终预见值。

随机丛林搜索算法的较好的利用随机性（包括随机作用于次子检验集，随机考虑次子特征），最小化了各棵树间的相关性，提高了基本的稳定性。

图表格式

►必须设置类也就是说（输出），且类也就是说（输出）必须是连续HG（参数）；

►非类也就是说（匹配）可以是连续HG（参数）也可以是离散HG（专有名词）；

参数暗示

结果暗示 作用于的程序语言

最后一列也就是说“prediction”为复归预见列。

实现如下程序：

【文件匹配】键值的设计如下：

【设置角色】键值的设计如下：

【随机丛林复归】键值的设计如下：

程序运转结果如下：

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