机器学习——基于Bagging的集成学习：随机森林（Random Forest）及python实现
基于Bagging的集成学习：随机森林的原理及其实现引入Bagging装袋随机森林随机森林分类随机森林回归python实现随机森林分类随机森林回归
引入
“三个臭皮匠赛过诸葛亮”——弱分类器组合成强分类器。
Q1.什么是随机森林？
随机森林顾名思义就是一片森林，其中有各种各样的树，其实，随机森林是基于决策树构成的，一片森林中的每一颗树就是一个决策树。想了解决策树算法详情请戳☞决策树原理及其实现☜
Q2.为什么叫随机森林？
随机森林中“随机”一词主要在于两点：“随机”取样；“随机”抽取特征。
了解以上两点，我们先从集成学习入手：
集成学习的标准定义是：在原始数据上构建多个分类器，然后在分类未知样
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