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数据挖掘实战之随机森林算法使用
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。
随机森林算法是基于决策树的集成学习算法，其核心思想是将多个决策树集合起来，以求取最优解。
随机森林算法是基于自助法（bootstrap）和随机***样（random sampling）的一种集成学习方法。在随机森林中，每个决策树都是基于从原始数据集中有放回地抽取一部分样本进行训练得到的。
原理：（随机森林的分类预测和回归预测sklearn.ensemble.RandomForestRegressor方法）（1）给定训练集S，测试集T，特征维数F。
求问随机森林算法的简单实现过程?
1、***设此时「体重」的 Gini 不纯度更低，那么第 2 个便是「体重」，如下图：继续下去，我们便产生了一棵决策树。
2、对于每一个节点，随机选择m个特征，决策树上每个节点的决定都是基于这些特征确定的。根据这m个特征，计算其最佳的分裂方式。 每棵树都会完整成长而不会剪枝，这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被***用）。
3、随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于集成学习方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。
4、具体来说，随机森林算法中，每个决策树都基于随机样本和随机特征进行构建，样本的随机性是通过从原始数据集中有放回地抽取样本来实现的，特征的随机性是通过从原始特征集中有放回地抽取特征来实现的。
安装sklearn包的语句
1、要安装scikit-learn，我们通常会使用Python的包管理器pip。在命令行中，我们首先键入“pip”，然后告诉它我们要安装（“install”）某个包，包的名字是“scikit-learn”。
2、”在弹出的窗口中，点击右上角的 “+” 按钮来安装新的包。在“***ailablepackages” 找到 “scikitlearn”，并在右边点击“installpackage”安装即可。
3、首先进入anaconda prompt，输入activate pytorch环境，再输入conda install scikit-learn，然后会弹出安装所需要的包，如mkl，numpy，scikit-learn，scipy等，然后点击确定（Y），就会开始安装。
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