r隨機森林如何選擇有多少顆樹？隨機森林是一種集成分類器。分析了影響隨機林性能的參數。結果表明，隨機林中的樹數對隨機林的性能有重要影響。研究和總結了林木株數的確定方法和隨機森林經營指數的評價方法。以分類

r隨機森林如何選擇有多少顆樹？

隨機森林是一種集成分類器。分析了影響隨機林性能的參數。結果表明，隨機林中的樹數對隨機林的性能有重要影響。研究和總結了林木株數的確定方法和隨機森林經營指數的評價方法。以分類精度為評價方法，利用UCI數據集分析了隨機森林中決策樹數目與數據集之間的關系。實驗結果表明，對于大多數數據集，當樹數為

~]時，都有一些創(chuàng)新點和應用前景。別說頂尖的數學期刊，一般的SCI肯定沒問題！隨機森林是一種高度靈活的機器學習方法，從市場營銷到醫(yī)療保險都有廣泛的應用。它可以用來進行營銷模擬建模、客源統(tǒng)計、留損統(tǒng)計等。它也可以用來預測疾病的風險和病人的易感性。隨機森林是一種可以回歸和分類的模型。它具有處理大數據的特點，有利于估計或變量，是非常重要的基礎數據建模。

用隨機森林方法分類能發(fā)出sci嗎？

首先，對于每一棵樹，每次都用bootstrap方法提取樣本進行訓練，但是有1/3的數據沒有提取出來，所以稱為out-of-bag data（OOB），將OOB帶入決策樹，計算誤差error1。對OOB中所有樣本的特征X對應的值進行噪聲干擾，即隨機改變特征值，然后將數據引入決策樹，計算誤差2。

對于n棵樹，變量x的重要性被計算為error2-error1的平均值

首先，我想知道下一個問題是關于自己森林產生的能量還是從另一個森林收集的能量？只有把這個問題弄清楚，我們才能更好地為你解答。

其中，最好的方法是每晚睡覺前打開，這樣會更新你一天的行走情況，防止數據不被輸入

如何計算隨機森林中的，變量重要性？

Random forest將對變量進行子采樣，例如，變量為p。Random forest將每次隨機提取log p變量以擬合決策樹。顯然，隨機森林適合于大磷比的情況。否則，logp可能為1.2。這種情況毫無意義。AdaBoost與gbdt非常相似，可以理解前者是后者的特例。適合p相對較小時使用。當然，這兩種方法都只適用于N>>P情形，即樣本攜帶足夠的信息來擬合非線性關系。也就是說，隨機森林不適合于P特別大的情況，如果P>>N，則以Lasso為首的懲罰回歸為首選工具。