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H2O.ai：H2O的随机森林算法解析
1H2O.ai：H2O的随机森林算法解析
1.1简介
1.1.1随机森林算法概述
随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法，由LeoBreiman在2001年提出。它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。随机森林的每个决策树都是在数据集的随机子集上训练的，这不仅增加了模型的多样性，还减少了过拟合的风险。此外，随机森林在特征选择时也采用随机性，即在每个节点分裂时，只考虑一部分特征，这进一步增强了模型的泛化能力。
示例代码：使用H2O的随机森林进行分类
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