随机森林的java算法_spark 随机森林算法案例实战

随机森林算法

由多个决策树构成的森林，算法分类结果由这些决策树投票得到，决策树在生成的过程当中分别在行方向和列方向上添加随机过程，行方向上构建决策树时采用放回抽样(bootstraping)得到训练数据，列方向上采用无放回随机抽样得到特征子集，并据此得到其最优切分点，这便是随机森林算法的基本原理。图 3 给出了随机森林算法分类原理，从图中可以看到，随机森林是一个组合模型，内部仍然是基于决策树，同单一的决策树分类不同的是，随机森林通过多个决策树投票结果进行分类，算法不容易出现过度拟合问题。

图 3. 随机森林示意图

随机森林算法案例实战

本节将通过介绍一个案例来说明随机森林的具体应用。一般银行在货款之前都需要对客户的还款能力进行评估，但如果客户数据量比较庞大，信贷审核人员的压力会非常大，此时常常会希望通过计算机来进行辅助决策。随机森林算法可以在该场景下使用，例如可以将原有的历史数据输入到随机森林算法当中进行数据训练，利用训练后得到的模型对新的客户数据进行分类，这样便可以过滤掉大量的无还款能力的客户，如此便能极大地减少信货审核人员的工作量。

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