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视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例(5)-随机森林(Random Forest)学习算法_matlab机器学习源代码

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视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例(5)-随机森林(Random Forest)学习算法

1. 随机森林(Random Forest)学习算法

随机森林是一种一种分类算法,属于集成学习中的Bagging算法,即引导聚合类算法,由于不专注于解决困难样本,所以模型的performance会受到限制。在学习随机森林算法之前,首先要弄懂三个概念:决策树;集成学习(Ensemble Learning)[多分类系统];自主采样法(Boostrap Sampling)。

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。随机森林属于机器学习的一大分支——集成学习(EnsembleLearning)方法。随机森林具有对于很多种资料,可以产生高准确度的分类器;可以处理大量的输入变数;可以在决定类别时,评估变数的重要性;可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计;对于不平衡的分类资料集来说,可以平衡误差等优点。

2. Matlab仿真

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