随机森林：修订间差异

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2023年12月8日 (五) 10:57的版本

Random Forest.png
节点状态
PC可用
在 V1.0部署
随机森林Random Forest.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名随机森林
功能主类别机器学习
英文缩写RF_Model
功能亚类别分类训练器
节点类型数据挖掘
开发语言Python
节点简介

随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习的机器学习算法，由多个决策树组成。它通过对训练数据集进行有放回的随机抽样（bootstrap采样），并在每个决策树上进行随机特征选择，来构建多个决策树模型。最终的预测结果是基于所有决策树的投票或平均结果。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口2个
Output-出口3个
Loop-支持循环否
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点LightGBM
下一节点朴素贝叶斯
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此页面最后编辑于2023年12月8日 (星期五) 10:57。
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