集成学习之随机森林案例专题【Python机器学习系列（十七）】

文章目录

1. Bagging 与随机森林简介
2. 随机森林--分类任务
- 2.1 准备数据
- 2.2 python实现随机森林--分类任务
- 2.3 绘制ROC曲线与计算AUC
- 2.4 绘制决策树
3. 随机森林--回归任务

集成学习算法，并不是一种具体的算法。确切地讲，集成学习算法是一种思想。它的工作原理是建立多个机器学习模型，并各自独立地学习并做出预测。通过融合多个模型，最终将得到的这些预测结果组成预测组合。这样预测的结果优于单个模型的预测结果。

比较典型的集成学习框架有Bagging、Boosting、Stacking。

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