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摘要： Sklearn RandomForest算法（有监督学习），可以根据输入数据，选择最佳特征组合，减少特征冗余； 原理：由于随机决策树生成过程采用的Boostrap，所以在一棵树的生成过程并不会使用所有的样本，未使用的样本就叫（Out_of_bag）袋外样本，通过袋外样本，可以评估这个树的准确度，其他 阅读全文

摘要： 导包合集 数据集合 from sklearn.datasets import load_wine 决策树 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier 随机森林 from sklearn.ensemble import RandomForestCla 阅读全文