随机森林是机器学习领域最常用的算法之一，其算法构筑过程非常简单:在构建随机森林时，从提供的数据中随机抽样出不同的子集(这个过程不仅包括样本的随机抽取，还有特征的随机抽取)，用于建立多棵不同的决策树，并按照 Bagging 的规则对单棵决策树的结果进行集成(其中回归任务采取平均值，分类任务则遵循少数服从多数的原则)。从原理上来看，随机森林的构造相对简单。但与单棵决策树相比，它学习能力更加强大、算法复

Kaggle 数据分析挖掘实战，二分类问题，四种模型 Kaggle Score 均分77。本专栏内容如果有新的更好的方法会不断更新，如果有友友有更好的处理方式得到更高的分，也同样欢迎评论。

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随机森林是机器学习领域最常用的算法之一，其算法构筑过程非常简单:在构建随机森林时，从提供的数据中随机抽样出不同的子集(这个过程不仅包括样本的随机抽取，还有特征的随机抽取)，用于建立多棵不同的决策树，并按照 Bagging 的规则对单棵决策树的结果进行集成(其中回归任务采取平均值，分类任务则遵循少数服从多数的原则)。从原理上来看，随机森林的构造相对简单。但与单棵决策树相比，它学习能力更加强大、算法复

Bagging 又称为“装袋法”，它是所有集成学习方法当中最为著名、最为简单、也最为有效的操作之一。在 Bagging 集成当中，我们并行建立多个弱评估器（通常是决策树，也可以是其他非线性算法) ，并综合多个弱评估器的结果进行输出。其规则是当集成算法目标是回归任务时，集成算法的输出结果是弱评估器输出的结果的平均值，当集成算法的目标是分类任务时，集成算法的输出结果是弱评估器输出的结果少数服从多数。

随机森林是机器学习领域最常用的算法之一，其算法构筑过程非常简单:在构建随机森林时，从提供的数据中随机抽样出不同的子集(这个过程不仅包括样本的随机抽取，还有特征的随机抽取)，用于建立多棵不同的决策树，并按照 Bagging 的规则对单棵决策树的结果进行集成(其中回归任务采取平均值，分类任务则遵循少数服从多数的原则)。从原理上来看，随机森林的构造相对简单。但与单棵决策树相比，它学习能力更加强大、算法复

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