随机森林模型是用来干嘛的
随机森林(Random Forest)是一种基于集成学习思想的机器学习算法,主要用于解决分类与回归问题,并通过构建大量决策树并汇总其结果,以提升预测的准确性、稳定性与泛化能力。
随机森林(Random Forest)是一种基于集成学习思想的机器学习算法,主要用于解决分类与回归问题,并通过构建大量决策树并汇总其结果,以提升预测的准确性、稳定性与泛化能力。
SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法是一种解决不平衡数据集的经典方法。其原理在于通过合成新的少数类样本来平衡数据集,从而提高模型性能。