摘要(随机森林)-如何阅读？
摘要(随机森林)是一种机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来进行预测。以下是关于摘要(随机森林)的完善且全面的答案：
概念： 摘要(随机森林)是一种基于决策树的集成学习算法，它通过构建多个决策树并综合它们的结果来进行分类或回归预测。每个决策树都是独立构建的，且通过随机选择特征和样本进行训练，以增加模型的多样性。
分类： 摘要(随机森林)算法可用于解决分类问题，如垃圾邮件过滤、图像识别、客户分类等。它可以根据输入的特征对数据进行分类，并输出预测结果。
回归： 摘要(随机森林)算法也可用于解决回归问题，如房价预测、销售预测等。它可以根据输入的特征对数据进行回归分析，并预测出连续型的数值结果。
优势：
- 高准确性：摘要(随机森林)通过集成多个决策树的结果，可以提高模型的准确性和稳定性。
- 抗过拟合：通过随机选择特征和样本进行训练，摘要(随机森林)可以减少过拟合的风险。
- 处理大规模数据：摘要(随机森林)算法可以有效处理大规模数据集，具有较快的训练速度和预测速度。
- 可解释性：摘要(随机森林)可以提供特征的重要性排序，帮助理解数据的特征重要程度。
应用场景： 摘要(随机森林)算法在各个领域都有广泛的应用，包括金融、医疗、电商、社交媒体等。例如，在金融领域，可以使用摘要(随机森林)算法进行信用评估和风险预测。
推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了一系列与机器学习和人工智能相关的产品和服务，可以用于支持摘要(随机森林)算法的应用开发和部署。以下是一些推荐的腾讯云产品：
- 机器学习平台（链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tiia） 腾讯云的机器学习平台提供了丰富的机器学习工具和算法库，包括摘要(随机森林)算法，可用于构建和训练模型。
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总结： 摘要(随机森林)是一种集成学习算法，可用于解决分类和回归问题。它具有高准确性、抗过拟合、处理大规模数据和可解释性等优势。在腾讯云上，可以使用机器学习平台、弹性MapReduce和人工智能计算服务等产品来支持摘要(随机森林)算法的应用开发和部署。
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2回答
机器学习中的海量数据集
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我有一个每天都在增长的数据集，我担心的是，它很快就会达到内存可能无法容纳的大小。我在我的应用程序中使用随机森林分类器和回归器。我听说过部分拟合，但我不知道是否可以这样做随机森林。如何确保应用程序不会中断并继续运行良好，即使数据集超出了内存大小。另外，如果使用svm而不是随机林，情况会有所不同吗？
浏览 22提问于2016-12-26得票数 3
1回答
我现在正试着在随机森林上做一个简单的程序。采用两个序列进行训练和预测，绘制最终的随机森林曲线。
但我无法做到这一点，因为我无法理解我应该采取什么样的序列，以及如何在图上绘制随机森林结果，就像我们以前在R语言中所做的那样。
我已经试过了-
import numpy as np
from pylab import *
test=np.random.rand(1000,10)
print (test)
train=np.random.rand(1000,5)
print (train)
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifie
浏览 2提问于2015-01-03得票数 0
我使用randomForest包进行了随机森林分类。当它完成时，我在分类器上输入了汇总()，当我被告知默认值为500时，ntree参数似乎等于1，并且可以在randomForest的参数中手动更改它，但我尝试了，但没有成功。
我还用另一个数据集尝试过，我也遇到了同样的问题。有人知道会发生什么事吗？
浏览 1提问于2017-05-16得票数 1
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6回答
随机森林sklearn
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我对随机森林是否需要显式交叉验证感到困惑？在随机森林中，我们有现成的样本，这可以用于计算测试精度。是否需要显式交叉验证。在随机森林中显式使用CV有什么好处吗？基于下面的代码，我发现很难理解随机森林中的CV是如何工作的：
model = BaggingClassifier(base_estimator=cart, n_estimators=num_trees, random_state=seed)
results = cross_validation.cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold)
print(results.mean())
浏览 0提问于2018-10-11得票数 2
2回答
我用随机林中的二进制目标类来拟合数据集。在python中，我可以通过随机森林分类器或随机森林回归器来实现。
我可以直接从随机森林分类器得到分类，也可以先运行随机森林回归器，得到一组估计概率。然后，我可以找到一个截止值，从概率集合中导出预测的类。这两种方法都可以达到相同的目标(即预测测试数据的类)。
我也能观察到
randomforestclassifier.predict_proba(X_test)[:,1])
是不同的
randomforestregressor.predict(X_test)
所以我只想确认这两种方法都是有效的，那么哪一种在随机森林应用中更好呢？
浏览 0提问于2017-01-05得票数 0
在Matlab中，我们使用TreeBagger()方法对随机森林进行训练。此方法的参数之一是树的数量。我使用随机森林作为分类方法。如何确定随机森林的树木数量？
浏览 0提问于2018-10-22得票数 2
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我最近刚开始玩R中的随机森林包。在我的森林生长之后，我尝试使用相同的数据集(即训练数据集)来预测响应，这给了我一个与森林对象本身打印的矩阵不同的混淆矩阵。我认为新数据参数可能有问题，但我遵循了文档中给t的例子，并给出了同样的问题。下面是一个使用物种数据集的例子。这是作者在文档中使用的相同的示例，但我使用相同的数据集来训练和预测.所以这里的问题是:为什么这两个混淆矩阵不完全相同？
data(iris)
set.seed(111)
ind <- sample(2, nrow(iris), replace = TRUE, prob=c(0.8, 0.2))
#grow forest
iris.
浏览 4提问于2014-02-21得票数 2
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随机森林对LightGBM
有人能解释一下随机森林和LightGBM之间的详细区别吗？算法是如何在引擎盖下工作的呢？
根据我从文件中的理解：
LightGBM和RF在树的构建方式上有所不同:顺序和结果的组合方式。结果表明，如果对参数进行仔细调整，GBM的性能要优于射频。
随机森林: RFs使用随机数据样本对每棵树进行独立的训练。这种随机性有助于使模型比单个决策树更健壮，并且更不适合于训练数据。
我的问题是
什么时候人们会在梯度增强机器上使用随机森林？
与随机森林相比，使用梯度增强法有什么好处/缺点？
浏览 0提问于2019-11-18得票数 9
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他们有没有办法使用假设100的属性将随机森林显示为非线性。实际上，我比较了J48和随机森林的准确性。随机森林更好地工作，因为给定的工作对非线性更好，那么如何证明或展示它。
浏览 1提问于2015-06-22得票数 0
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我读过很多关于随机森林和梯度提升的文章，但是我不知道这两种算法是如何工作的。
例如，请参阅来自此链接的关于篮球的简单图片(图1)：
随机森林是如何工作的，梯度是如何提高的？随机森林中的每棵树有不同的训练数据和不同的特征吗？
关于我的问题我很抱歉，但我找不到一个简单的非数学答案。
浏览 0提问于2018-03-05得票数 0
1回答
我有一个随机的森林分类器，它给了我一个特征重要性排名。
我如何才能得出重要特征的统计意义，就像你可以推断betas的统计意义的回归模型一样？
浏览 0提问于2018-07-24得票数 0
1回答
当我在python中使用scikit learn构建我的随机森林模型时，我设置了一个条件( sql查询中的where子句)，以便训练数据只包含值大于0的值。
我很想知道随机森林如何处理值小于0的测试数据，这是随机森林模型在训练数据中从未见过的。
浏览 11提问于2016-08-17得票数 0
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我已经应用随机森林的训练数据，其中有大约100个特征。现在，我想应用特征选择技术，以便在对数据应用随机森林模型之前减少特征的数量。如何使用varImp函数(从插入符号包)来选择重要的特性？我读到varImp本身使用一些分类方法来选择特性(我发现这非常违背直觉)。如何应用varImp来获取重要的特征子集，然后在应用随机森林分类算法时可以使用？
浏览 0提问于2015-05-04得票数 0
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我有用scikit-学习绘制随机森林的特征重要性。为了提高随机森林的预测效果，如何利用地块信息去除特征？例如，如何根据地块信息识别某一特征是否无用，甚至更糟地减少随机森林的性能？图基于属性feature_importances_，我使用分类器sklearn.ensemble.RandomForestClassifier。
我知道存在其他特征选择技术，但在这个问题中，我想重点讨论如何使用特性feature_importances_。
这类特征重要性情节的例子：
📷
📷
浏览 0提问于2015-08-04得票数 13
3回答
随机森林输出解释
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我为我的数据运行了一个随机森林，并以矩阵的形式获得了输出。它用来分类的规则是什么？
附注:我想要客户的个人资料作为输出，例如来自纽约的人，在技术行业工作等。
我如何解释来自随机森林的结果？
浏览 4提问于2013-02-21得票数 32
我有一个二进制0-1变量的数据结构(点击&购买；点击&不是-购买)属性的向量。我使用逻辑回归来获得购买的概率。如何使用随机森林来获得相同的概率？是使用随机森林回归吗？或者是R中type='prob‘的随机森林分类，它给出了类别变量的概率？
浏览 3提问于2016-12-15得票数 0
我刚刚使用Amelia包创建了40个估算的数据集，它们存储在a.out中。
然后，我使用lapply函数在数据集上创建随机森林模型：
rf.amelia.out = lapply(a.out$imputations, function(i) randomForest(y + x1+x2, data = i) )
现在，我想结合这些模型来对一组a.test.out进行预测，这是一个amelia估算数据测试数据的列表。
我想不出如何组合这些随机森林模型。我尝试过像combine(rf.amelia.out)这样的随机森林组合函数，但没有起作用。问题是rf.amelia.out不是模型对象，但rf.
浏览 7提问于2015-05-04得票数 5
2回答
在随机森林中，每一棵树都没有完整的一批训练数据，只有一个样本。
这对于Xgboost是如何工作的呢？如果这种抽样也发生了，它是如何为这个ML算法工作的？
浏览 0提问于2020-01-08得票数 10
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1回答
我知道seed一般是用来让我们重现相同的结果。但是，在随机森林部分设置种子实际上是做什么的。它是否改变了R中randomForest()函数的任何参数，如nTree或sampSize。
我每次都为我的随机森林模型使用不同的种子，但我想知道不同的种子如何影响随机森林模型。
浏览 0提问于2016-03-30得票数 6
我理解随机森林算法是如何工作的，但是有人能告诉我随机森林特征选择的基本原理是偏向高基数特征的吗？
浏览 0提问于2019-05-14得票数 2
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1回答
我发现C#框架Accord.NET支持随机森林模型计算。但我只找到了分类的例子。当然，如果可能的话，我如何使用这个框架进行随机森林回归？
浏览 12提问于2017-02-08得票数 1
2回答
随机森林，文本分类
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如何使用随机森林算法进行情感分析，以单词作为特征对文本进行分类？我使用单词作为特征，而随机森林使用数字，这就是我被困住的地方。
浏览 2提问于2016-02-15得票数 1
据我所知，随机森林是树木套袋的程式化版本。我们选择随机数据点和随机特征来构造随机森林。
但是，如果我们只使用普通版本的套袋，只随机选择数据点，那么我们就有了树，它们已经训练了更多的特征，不像样式化版本中的随机森林。由于学习具有更多的特征，每个个体树都有更多关于数据点的信息，因此在某种意义上比随机森林中的个体树更“智能”。
那么，为什么使用套袋的程式化版本的随机森林比使用普通套袋实现的随机森林表现更好呢？
我知道，使用样式化版本的随机森林提供了一个更低的方差模型，但是由于每个树都接受了一些特性的训练，难道不应该让模型偏高一点吗？
浏览 0提问于2017-07-10得票数 4
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我创建了一个以随机森林作为基分类器的分类集合。每个随机森林都有500棵树。合共有100个这样的森林。多数票被用作投票方案。我期望分类器比单个随机森林的性能略好一些。然而，它的性能比随机森林差得多。有人能解释原因吗？
浏览 0提问于2018-04-09得票数 -1
1回答
我正在寻找Python上的通用随机森林/因果森林算法，但发现它只适用于R：
该算法不能使用随机森林的常规scikit-learn函数来获得。
有没有任何可能的方法可以帮助我在Python上执行因果森林或通用随机森林？
浏览 90提问于2021-02-28得票数 1
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我是R方面的新手，我需要知道如何绘制从随机森林训练模型中选择的树，该模型是使用插入符号包中的train ()函数创建的。
首先，我使用一个训练数据集来使用()函数创建一个随机森林的拟合模型。创建的随机森林包含大约500棵树。是否有任何方法来创建一个选定的树的地块？
谢谢。
浏览 1提问于2018-07-01得票数 0
3回答
我有一个具有二进制类属性的数据集。其中623例为+1级(癌阳性)，101 671例为1级(癌阴性)。
我尝试过各种算法(朴素贝叶斯、随机森林、AODE、C4.5)，它们都有不可接受的假负比。随机森林总体预测准确率最高(99.5%)，假阴性率最低，但仍漏报79% (即未能检测到79%的恶性肿瘤)。
有什么办法可以改善这种情况吗？
谢谢!
浏览 0提问于2015-11-12得票数 13
1回答
我使用了以下分类器及其准确性：
随机森林- 85 %
支持向量机- 78 %
Adaboost - 82%
Logistic回归- 80%
当我使用上述分类器进行最终分类时，我获得的准确性低于仅使用随机森林的情况。
这怎麽可能？当单独使用时，所有的分类器都提供了多少相同的精度，那么随机森林如何比它们的合并结果更好呢？
浏览 0提问于2015-10-06得票数 6
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主要问题:我如何将python和scikit中的不同randomForests结合起来--学习？
我目前正在使用R中的randomForest包来使用弹性映射约简来生成随机森林对象。这是为了解决分类问题。
由于输入数据太大，无法在一台机器上容纳内存，所以我将数据采样到较小的数据集中，并生成包含较小树集的随机森林对象。然后，我使用一个修改的组合函数将不同的树组合在一起，以创建一个新的随机森林对象。这个随机森林对象包含了树的特征、重要性和最终集合。这不包括oob错误或树的投票。
虽然这在R中运行得很好，但我想在Python中使用scikit来做同样的事情--学习。我可以创建不同的随机森林对象，但是
浏览 12提问于2014-09-18得票数 9
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在我的数据中，随机森林的输入大小是2052，数据大小只有300。在我的例子中，数据大小小于输入大小。但是，随机森林模型的准确率在90%以上。我将训练/测试数据除以80/20，而过度拟合从未发生过。
你知道，即使数据大小小于输入大小，随机森林模型如何取得良好的效果？
是的，我的数据是平衡的。F1评分也在90 %以上。
浏览 0提问于2021-09-15得票数 1
我正在构建一个具有不同土地覆盖类型的景观中的扩散模型:城市，森林，住宅等。这些土地覆盖类型中的每一种都有一个移动阻力斑块变量，它们可以在斑块集群中找到：
城市-4+随机浮动1.0
住宅-9+随机浮动1.0
森林-1+随机浮动1.0。
我希望我的乌龟将阻力值从一个森林斑块簇移动到另一个森林斑块簇。然而，我的问题是，因为阻力值不是按梯度分布的，如果相邻海龟的阻力相同，它们就会留在原地，如果阻力在那个方向上较低，海龟就会向后移动，远离森林斑块。
模型库中使用下坡/上坡函数的大多数模型都具有梯度景观，例如山脉，但我的模型是随机分布的。
我如何让我的乌龟向山下移动，同时保持朝向森林斑块的全局方向，使它们
浏览 0提问于2021-05-04得票数 0
2回答
我在卡雷特软件包中用随机森林方法对我的数据进行了交叉验证，R说最后的模型是用mtry=34建立的，这是否意味着在最终的随机森林(交叉验证)中，我的数据集中的参数中只有34个变量被用来分割树？
> output
Random Forest
375 samples
592 predictors
2 classes: 'alzheimer', 'control'
No pre-processing
Resampling: Cross-Validated (3 fold)
Summary of sample sizes: 250,
浏览 0提问于2018-02-05得票数 2
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1回答
我在Python语言中有一个h2o随机森林。如何为每棵树提取每个特征的阈值？
我的目标是在c++中实现这个随机森林
谢谢！
浏览 13提问于2017-06-30得票数 0
1回答
我使用随机森林来预测数据集中的标签。我的问题是:使用随机森林进行10倍交叉验证是否有意义？从直觉上讲，我可以说，随机森林可以单独进行交叉验证--那么在每次分割中进行交叉验证和构建随机森林分类器会有什么好处吗？
浏览 2提问于2014-03-12得票数 0
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1回答
我不得不比较支持向量机和随机森林算法，但是我搞不懂如何比较它，比如支持向量机是监督学习算法，随机森林是集合学习算法。帮助我如何比较它在哪一点上像-在分类，在回归。
浏览 0提问于2020-04-17得票数 0
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我想将随机森林模型从ML转换为Python (使用SKlearn.ensemble.RandomForestRegressor )。但是，有一个称为“每个节点的随机分裂数”的超参数。SKlearn的随机森林实现中没有类似的内容。
你知道它在SKlearn随机森林中可能指什么吗？
浏览 0提问于2018-07-03得票数 2
2回答
随机森林是一种健壮的算法。在随机森林中，它训练了几棵小树，并具有OOB准确性。然而，是否有必要同时对随机森林运行交叉验证？
浏览 0提问于2013-03-25得票数 2
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我使用h20和r将随机森林转换为使用SciKit Learn的随机森林分类器和python的随机森林。H2O的randomForest模型有一个参数'stopping_rounds‘。有没有一种使用SKLearn随机森林分类器模型在python中做到这一点的方法？我已经看过文档了，所以恐怕我必须对此进行硬编码。
浏览 16提问于2019-10-09得票数 2
1回答
随机森林预测
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比方说，我想对员工是否会流失进行分类。在我的随机森林中，我有6种估计量，其中3种是预测员工流失的，另一种是预测员工保留的。简而言之，3种估计量=预测会产生波动，3种估计量=预测将保持。
我知道，随机森林的工作方式是为每个班级获得最多的选票，或者通过获得模式来实现。
问题是在这种情况下，随机森林是如何预测的？
浏览 0提问于2019-07-31得票数 1
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4回答
如何避免随机森林中的过度适应？
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我想避免在随机森林中过度适应。在这方面，我打算使用mtry、nodesize和maxnode等。您能帮我选择这些参数的值吗？我在用R。
此外，如果可能的话，请告诉我如何使用k-折叠交叉验证随机森林(在R)。
浏览 0提问于2015-07-07得票数 11
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对随机森林对象的预测值的解释是“基于袋外样本的输入数据的预测值”。
英语不是我的母语，我很难理解这句话。我目前正在使用随机森林技术处理一个模拟回归问题。目标是在仿真中找出每个样本的袋外误差.搜索了一下之后，我找到了这个predicted组件。
根据我从句子中所理解的，对于每一棵树，predicted返回整个数据子集的预测值，这些数据子集是而不是用于该特定树的。假设我在随机森林中有N棵树，我将得到多少predicted-values？
predicted的结果可以作为OOB的预测误差吗？假设我的第一个树( predicted )的值是rf$predicted[i]。第一棵树的OOB错误是由(rf
浏览 1提问于2020-03-17得票数 1
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1回答
如何将用R创建的随机森林模型导出到OpenCV中？
我之所以这样问是因为我在R(特别是随机森林)中的原型，但是我希望能够在OpenCV中运行我的模型，因为后者处理大图像的速度很快。
浏览 8提问于2014-12-13得票数 0
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4回答
也许这太长了。关于滑雪板随机森林的简单问题：
对于一个真实/错误的分类问题，在sklearn的随机森林中是否有一种方法可以指定用于训练每棵树的样本大小，以及真实和错误观测的比率？
详情如下：
在随机森林的R实现(称为randomForest )中，有一个选项sampsize()。这允许您根据结果来平衡用于训练每棵树的样本。
例如，如果您试图预测结果是正确还是错误，并且培训集中90%的结果是假的，则可以设置sampsize(500, 500)。这意味着，每棵树将被训练在一个随机样本(与替换)从训练集与500个真实和500个错误的观察。在这种情况下，我发现当使用50%的截断时，模型的预测效果要好
浏览 2提问于2013-11-27得票数 6
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对不起，我是聊天机器人的新手。
我正在尝试查看如何将dialogflow聊天机器人连接到随机森林，以便聊天机器人根据用户的输入逐字给出恰当的答案。我有一个训练有素的随机森林，但我正在寻找一些方法来连接这个随机流到对话流
浏览 0提问于2017-12-13得票数 1
1回答
我有一个带有d_x输入特性和d_y输出的多输出回归问题。输出具有复杂的、非线性的相关结构。
我想使用随机森林来进行回归。据我所知，用于回归的随机森林只适用于单一输出，因此我必须训练d_y随机森林-每个输出一个。这忽略了它们之间的相关性。
是否存在考虑输出相关性的随机森林扩展？也许是像这样的。
谢谢。
浏览 7提问于2012-07-24得票数 1
1回答
随机森林回归模型的改进
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我的工作是车辆占用率预测，我对此非常陌生，我使用随机森林回归来预测入住率。
随机森林jupyter笔记本
有大约48M行，我已经使用所有的数据来预测入住率，因为人口和占用率都是标准化的，因为我已经预测了更高的数量。我确信模型不好，如何解释RMSE和MAE的结果。此外，这幅图也显示出这并不是很好的预测，我是否用正确的方法来预测车辆的占用率。
请帮我做以下几件事
随机森林回归是解决这一问题的好方法吗？
如何改进模型的结果？
如何解释结果
浏览 0提问于2021-07-27得票数 2
1回答
我是分布式处理的新手，我想要knowHow，我们可以使用分布式张量森林训练张量森林模型吗？我知道神经网络是如何实现的，但我不了解tensorforest，它是使用tensorflow框架的随机森林实现
浏览 0提问于2018-05-25得票数 0
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