## 集成学习方法-随机森林
### 集成学习方法
> 通过建立几个模型组合来解决单一预测问题。工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和做出预测，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
> 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。多个决策树来投票
### 随机森林建立多个决策树的过程
该课程属于 1446-肖同学-算法方向-计算机视觉-就业：否 请加入后再学习
## 集成学习方法-随机森林
### 集成学习方法
> 通过建立几个模型组合来解决单一预测问题。工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和做出预测，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
> 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。多个决策树来投票
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