随机森林模型是用什么做的

TIPS：本文共有 179 个字，阅读大概需要 1 分钟。

随机森林模型是集成模型的一种，它是由众多决策树集成得到的。

当我们使用决策树模型的时候，会很容易发现它是易于过拟合的，对于决策树的过拟合有很多处理方法，譬如各种剪枝技术，而集成技术同样能够处理这一问题。我们通过集成技术生成各种不同的决策树，并综合考虑它们的预测结果，这样能够减少过拟合的出现机率。所以我认为训练随机森林模型的关键就在于如何产生不同形态的决策树。

如果觉得《随机森林模型是用什么做的》对你有帮助，请点赞、收藏，并留下你的观点哦！