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简述信息一览：

• 1、决策树与随机森林

决策树与随机森林

1、随机森林的出现主要是为了解单一决策树可能出现的很大误差和overfitting的问题。这个算法的核心思想就是将多个不同的决策树进行组合，利用这种组合降低单一决策树有可能带来的片面性和判断不准确性。随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。

2、随机森林。因为决策树是进行单一决策的，并不适合，随机森林的随机性较高，因此适合用大样本数据。森林，是以木本植物为主体的生物群落。其包括乔木林、竹林和国家特别规定灌木林地。

3、简述数据挖掘中随机森林算法的原理，优点和主要参数随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。

4、在没有调节任何参数的情况下，随机森林的精度为***%，***类算法（逻辑回归、线性SVM）或单棵决策树都要好。随机森林的默认参数通常就可以给出很好的结果。输出 与单棵树相比，随机森林中有更多的特征的重要性不为0。

5、它可以认为是if-then规则的***，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布，其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。

6、决策树是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。

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