解释随机森林算法如何比单个决策树更高准确度.
随机森林是一个集合学习算法,它将多个决策树的预测结合起来,以做出更准确的预测.通过构建和平均数量多个决策树,随机森林算法降低了过度匹配的风险,这可能发生在单个决策树中,从而提高了准确性.随机森林中的每个决策树都在使用一种称为包装或引导聚合的技术来训练不同的训练数据的子集.这有助于确保树种不同,而不是相关,因为每个树在数据中暴露于不同的模式.此外,该算法在选择每一分别树的考虑特征时引入了随机性,进一步增加了单个树的多样性.在做出预测时,随机森林算法从单一决策树中获得的输出减少并通过投票机制进行排序.在大多数问题中,随机森林的预测通过结合选择的决策树的平均差异,减少了每个决策树的平均差异性,同时使用一个更高的归类方法来减少决策树的平均差异性.