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人工智能算法一&集成学习（随机森林）

简介

集成学习基本的理解就是对于选择出来的分类算法，求出不同训练集的概率求方差，这里的集成学习由于使用的分类算法是抉择树（和逻辑回归类似的一种分类模型），所以集成学习的时候形象的表示多个抉择树模型求方差的值，从而减低抉择树过拟合的缺点。

描述

下图的f1和f2表示的不同分类模型的算法。得到的最后的结果就是集成学习的效果。 

人工智能算法一&集成学习（随机森林）_第1张图片

下面举一个例子，比如下面有100个训练集数据，每一个抉择树算法都选取一定的数据进行模型训练，有随机取20的情况，和分成5份，分别取20的情况。如果想训练的效果要好而且要更加的有范化性，那么首先要满足独立性，也就是随机的选20独立性要好，还有就是要想范化性好，那么随机取20的范化性要比随机每一个模型取50要好，因为取50包含了 太多其他模型训练的数据，训练结果好，但是范化能力就会减低，这也就是trade-off原理，总是会牺牲一点来提高另一边。

人工智能算法一&集成学习（随机森林）_第2张图片

下面是集成树和抉择树的关系，每一个f(x)就是一个抉择树模型概率，每一个抉择树最后的方差也就是随机森林的结果。 

人工智能算法一&集成学习（随机森林）_第3张图片

训练效果不好解决办法

人工智能算法一&集成学习（随机森林）_第4张图片

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