随机森林模型
——许昌学院“觅真知——基于大数据的医学影像智能处理技术”砥砺前行,不忘初心
7月14 日上午,“觅真知——基于大数据的医学影像智能处理技术”队伍在队长的带领和主持下,我们开始深入的了解随机森林模型。首先队长先给我们介绍了一些随机森林模型的的细节和优缺点,和他对随机森林模型的理解,然后在他的主持下,我们在进一步学习研究的基础上,开始总结随机森林模型的特点和蕴含的思想。
在大家的合作下,一起总结出了一些结果,比如随机森林模型是基于bagging框架下的决策树模型,随机森林包含了许多树,每棵树的生成规则不同。Bagging法的模型偏差和子模型的偏差相近,方差比子模型的方差要小,所以随机森林的主要作用是降低模型的复杂度。随机森林背后的思想是,每棵树的预测可能相对较好,但是可能对部分数据过拟合,如果构造许多树,并且每棵树的预测都很好,但是都以不同的方式过拟合,则可以对树的结果取平均值来降低过拟合。除此之外,还有一些详细的具体应用和算法。
通过大家的精诚合作,以及不懈努力,最后得出了森林模型的具体特点以及其蕴含的思想。转眼间,社会实践到达了尾声,在这段时间中,每个人都学会了很多,最重要的是团结合作,方能金石为开。
供稿人:孙京峰
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