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機器學(xué)習(xí)之隨機森林（一）
2019-02-20
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如果大家想學(xué)人工智能的話，那么就一定不能夠忽視有關(guān)機器學(xué)習(xí)的內(nèi)容。這時候就會有人問，什么是機器學(xué)習(xí)？所謂機器學(xué)習(xí)就是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論等多門學(xué)科。機器學(xué)習(xí)是專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能的一門技術(shù)，而機器學(xué)習(xí)中隨機森林是一個十分重要的算法，在這篇文章中我們就詳細給大家介紹一下隨機森林的相關(guān)知識。


一般來說，隨機森林是用于分類和回歸的監(jiān)督式集成學(xué)習(xí)模型。為了要使整體性能更好，因此集成學(xué)習(xí)模型聚合了多個機器學(xué)習(xí)模型。這是因為每個模型單獨使用時性能表現(xiàn)的不是很好，但如果放在一個整體中則很強大。在隨機森林模型下，使用大量弱因子的決策樹，來聚合它們的輸出，結(jié)果能代表更強的集成。


大家可能知道的是，在任何機器學(xué)習(xí)模型中，有兩個誤差來源:偏差和方差。當(dāng)然，隨機森林也不例外，為了更好地說明這兩個概念，我們假設(shè)已經(jīng)創(chuàng)建了一個機器學(xué)習(xí)模型并已知數(shù)據(jù)的實際輸出，用同一數(shù)據(jù)的不同部分對其進行訓(xùn)練，結(jié)果機器學(xué)習(xí)模型在數(shù)據(jù)的不同部分產(chǎn)生了不同的輸出。


為了確定偏差和方差，對這兩個輸出進行比較，偏差是機器學(xué)習(xí)模型中預(yù)測值與實際值之間的差異，而方差則是這些預(yù)測值的分布情況。這就是隨機森林的偏差和方差。而簡單來說，偏差是當(dāng)算法作了太多簡化假設(shè)之后出現(xiàn)的錯誤，這導(dǎo)致模型預(yù)測值與實際值有所出入。方差是由于算法對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中小變化的敏感性而產(chǎn)生的誤差；方差越大，意味著算法受數(shù)據(jù)變化的影響更大。其實對于偏差和方差大家不必擔(dān)心，這是因為理想情況下，偏差和方差都會很小，這意味模型在相同數(shù)據(jù)集的不同數(shù)據(jù)中的預(yù)測值很接近真值。當(dāng)這種情況發(fā)生時，模型可以精確地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集中的潛在模式。


在這篇文章中我們介紹了機器學(xué)習(xí)的概念以及機器學(xué)習(xí)的兩個誤差來源導(dǎo)致的原因，其實這些誤差都是可以避免的，隨機森林就可以減小這種誤差，那么隨機森林怎么減小這個誤差呢，隨機森林有什么優(yōu)缺點呢？我們在下一篇文章中繼續(xù)為大家介紹這些內(nèi)容。

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