随机森林是很多决策树组成的，那为什么比决策树更robust呢？就是因为树多？那么越多越robust吗？
1个回答
我的理解是：随机森林在训练每棵子树时，通过随机采样和随机抽特征的方式生成训练数据，避免生成太相似的树。差异性大的多课子树构成的随机森林，相当于增强了模型的多样性，也就导致其有较强的robust。所以关键点就是“随机”。
咸魚
2019-04-10 18:27
随机森林怎么避免生成太相似的树，有惩罚么
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塔利班
2019-04-11 09:20
没有惩罚。样本抽样和特征抽样，不一样的样本和特征去训练子树
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咸魚
2019-04-11 10:47
嗯，所以说总体上还是能生成N个结构不同的树，但是全靠随机
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塔利班
2019-04-11 10:51
嗯，我的理解是这样的
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咸魚
2019-04-11 10:56
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