机器学习：随机森林预测泰坦尼克数据

随机森林

1、集成学习方法 集成学习通过建立几个模型组合来解决单一预测问题 工作原理：生成多个分类器/模型，各自独立地学习和做出预测 这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类做出的预测

2、随机森林 包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定

3、随机森林算法 单个树建立 （1）随机在N个样本中选择一个样本，重复N次，样本有可能重复 （2）随机在M个特征中选出m个特征 m