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【机器学习基础】随机森林算法_随机森林算法得到的误差不稳定-CSDN博客

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文章浏览阅读5.5k次。引入我们回顾一下之前学习的两个算法,Bagging算法中,通过bootstrapping得到不一样的数据,通过这些数据送到一个基本算法之后,得到不同的g,最后对这些g取平均得到G;决策树算法中,通过递归方式建立子树,最终得到一棵完整的树。 这两种算法都有其鲜明的特点,决策树对于不同的数据相对会敏感一些,即其算法的variance很大,而Bagging的特点是通过投票和平均的方式来降低varianc_随机森林算法得到的误差不稳定