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为什么随机森林的大小会随着训练样本的数量而增加？

随机森林是一种集成学习算法，由多个决策树组成。每个决策树都是通过对训练样本进行随机有放回抽样得到的。因此，随机森林的大小（即包含的决策树数量）会随着训练样本的数量增加而增加。

随机森林的大小与训练样本数量的关系可以从以下几个方面解释：

多样性增加：随机森林的每个决策树都是通过对训练样本进行随机抽样得到的，样本数量越多，抽样的多样性也会增加。这样可以增加每个决策树之间的差异性，提高整个随机森林的泛化能力。
减少过拟合：随机森林通过对多个决策树的结果进行投票或平均来进行预测，可以减少单个决策树的过拟合问题。当训练样本数量增加时，随机森林中的决策树数量也会增加，从而进一步减少过拟合的风险。
提高稳定性：随机森林中的每个决策树都是基于不同的训练样本构建的，样本数量增加可以增加随机性，提高整个随机森林的稳定性。这样可以减少对个别样本的过度依赖，提高模型的鲁棒性。

总结起来，随机森林的大小会随着训练样本的数量增加而增加，这样可以增加多样性、减少过拟合、提高稳定性，从而提高随机森林的性能和泛化能力。

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版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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集成学习方法——随机森林

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面试、笔试题集：集成学习，树模型，Random Forests，GBDT，XGBoost

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从决策树到随机森林：树型算法的原理与实现

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随机森林

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基于决策树的 VVC 快速算法

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集成算法｜随机森林分类模型

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《机器学习》-- 第八章集成学习

集成学习（ensemble learning）指的是将多个学习器进行有效地结合，组建一个“学习器委员会”，其中每个学习器担任委员会成员并行使投票表决权，使得委员会最后的决定更加有效，即泛化性能要能优于其中任何一个学习器。

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快速理解bootstrap、bagging、boosting

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技术干货|集成学习算法(Ensemble Method)浅析

个性化推荐系统是达观数据在金融、电商、媒体、直播等行业的主要产品之一。在达观数据的个性化推荐系统架构中，可以简单地分为5层架构，每层处理相应的数据输出给下一层使用，分别是: 数据处理层作为推荐系统最低端的数据处理层，主要功能是首先将客户上传上来的一些无用的噪声数据进行清理过滤，将推荐系统所需要用到的数据导入到数据存储层中；数据存储层对于item的数据一般存入在Mysql中，随着数据量越来越大的item的数据，相比Mysql的扩展性来说，HBase和Hive是一个更好的选择，Hive可以方便离线

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