摘要：
随机森林（Random Forest，简称RF） 森林是有树构建的，随机森林是由多个决策树构建的。 如何随机？ 流程： 1. 采取有放回的抽样方式构建子数据集，保证不同子数据集之间的数量级一样 2. 利用子数据集构建子决策树，每个子决策树输出一个结果 3. 统计子决策树的投票结果，得到最终分类就是随 阅读全文
posted @ 2019-03-22 14:35
墨麟非攻
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摘要：
一、AUC AUC：随机挑选一个正样本和一个负样本，分类算法将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC。AUC越大，当前的分类算法越有可能将正样本排在负样本前面，即能够更好的分类。 计算方法： 1、绘制ROC曲线，ROC曲线下的面积就是AUC的值 2. 假设总共有（m+n）个样本。其中正样本m个，负 阅读全文
posted @ 2019-03-22 10:51
墨麟非攻
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