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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