1.原理分析:
随机森林是通过自助法(boot-strap)重采样技术,从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练集样本集合,然后根据自助样本集生成k个决策树组成的随机森林,新数据的分类结果按照决策树投票多少形成的分数而定. 随机森林是通过自助法(boot-strap)重采样技术,从原始训练样本集N中有放回
阅读背景：
R语言分类算法之随机森林(Random Forest)
来源：互联网
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