随机森林集成算法，降低过拟合实战技巧

1、前言随机森林由多棵决策树组成集成学习思想抗过拟合、准确率高比赛、竞赛高频使用。2、算法思想多棵树独立训练投票表决最终结果单棵树容易过拟合多棵树组合稳定性极强。3、实战代码from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf RandomForestClassifier(n_estimators100) rf.fit(x_train,y_train)4、调参技巧n_estimators树的数量max_depth限制树深度防过拟合5、总结随机森林上手简单、效果优秀适合新手做比赛、练手项目。