本篇文章给大家谈谈机器学习python随机森林，以及Python随机森林分类模型对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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python数据挖掘工具包有什么优缺点?
1、第一个缺点就是运行速度慢，和C程序相比非常慢，因为Python是解释型语言，你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码，这个翻译过程非常耗时，所以很慢。而C程序是运行前直接编译成CPU能执行的机器码，所以非常快。
2、Python的不足处：不容易维护因为Python是一种动态类型语言，所以根据上下文，同样的事情可能很容易意味着不同的东西。
3、第一个缺点就是运行速度相对较慢。因为Python是解释型语言，你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码，这个翻译过程非常耗时，所以很慢。但是大量的应用程序不需要这么快的运行速度，因为用户根本感觉不出来。
4、而数据控掘的对象以数据库中的结构化数据为主，并利用关系表等存储结构来发现知识，因此，有些数据挖掘技术并不适用于文本挖掘，即使可用，也需要建立在对文本集预处理的基础之上。文本挖掘是应里驱动的。
5、Numpy：可以供给数组支撑，进行矢量运算，而且高效地处理函数，线性代数处理等。供给真实的数组，比起Python内置列表来说，numpy速度更快。Scipy、Matplottlib、pandas等库都是基于numpy的。
6、做科学计算优点多：说起科学计算，首先会被提到的可能是MATLAB。除了MATLAB的一些专业性很强的工具箱还无法被替代之外，MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相应的扩展库。
可解释行机器学习算法与随机森林哪个精度高
1、随机森林（下称RF）就是集成学习的一种，它的子模型是一棵一棵的决策树，决策树作为一种非参数学习算法，使用它创建子模型更能产生差异性。
2、随机森林 指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。
3、首先，需要强调一个概念问题，机器学习包含深度学习。一般来说，与深度学习做区分和对比的是传统机器学习。传统机器学习：有两大神技，SVM（支撑向量机）和随机森林。先说优点，速度快，精度尚可，小样本学习效果也还行。
4、随机森林是一种比较新的机器学习模型。经典的机器学习模型是神经网络，有半个多世纪的历史了。神经网络预测精确，但是计算量很大。
5、决策树：优点：计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征。缺点：容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）。
机器学习系列(三十七)——集成学习与随机森林
1、随机森林（下称RF）就是集成学习的一种，它的子模型是一棵一棵的决策树，决策树作为一种非参数学习算法，使用它创建子模型更能产生差异性。
2、总的来说，随机森林算法是一种基于集成学习、随机***样和随机特征选择的机器学习算法，其核心思想是通过构建多个决策树，并将它们集成起来，从而提高模型的泛化能力和预测准确性。
3、随机森林本质上属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning），是将许多棵决策树（Decision Tree）整合成森林并用来预测最终结果的方法。
4、随机森林就是用过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支---集成学习（Ensemble Learning）方法。
求问随机森林算法的简单实现过程?
1、***设此时「体重」的 Gini 不纯度更低，那么第 2 个节点便是「体重」，如下图：继续下去，我们便产生了一棵决策树。
2、对于每一个节点，随机选择m个特征，决策树上每个节点的决定都是基于这些特征确定的。根据这m个特征，计算其最佳的分裂方式。 每棵树都会完整成长而不会剪枝，这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被***用）。
3、随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于集成学习方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。
4、具体来说，随机森林算法中，每个决策树都基于随机样本和随机特征进行构建，样本的随机性是通过从原始数据集中有放回地抽取样本来实现的，特征的随机性是通过从原始特征集中有放回地抽取特征来实现的。
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