決策樹之隨機森林
一、簡單介紹
1、Bootstraping
一種有放回抽樣的選擇訓練樣本資料的方法。
2、Bagging策略
二、隨機森林
一個樣本集合中有n個樣本，用Bootstrap方法對它取樣m次就會得到m個有n個樣本的樣本集合，就等於得到了m個訓練資料集。對於每一個訓練資料集，我們隨機選擇K個屬性，其他的屬性都扔掉，然後建立CART決策樹。最後m個CART決策樹形成決策森林。
三、使用Bagging思路實現迴歸
演算法如下：
效果展示：
四、訓練資料和測試資料不均衡的處理辦法
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