Scikit learn 随机森林中的装袋和最大似然特征

我不理解“较小的最大值特性减少随机林中的过度拟合”这一部分？

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另外，在随机森林中装袋是什么意思？

我会尽我所能向你们解释。你似乎对机器学习算法还不熟悉。我相信你知道什么是过度装修！让我来解释一下为什么随机森林很容易发生这种情况。复制此用户回答：

从前有一个叫梅尔的女孩。梅尔每天都和一个不同的朋友一起玩，她玩的每一天都是阳光明媚、美好的一天

梅尔和他一起玩

约旦星期一,

莉莉，星期二

咪咪，星期三

星期四是橄榄树节。。然后

星期五梅尔和布丽安娜一起玩，结果下雨了。那是一场可怕的雷雨

更多的日子，更多的朋友

梅尔周六和关颖珊一起玩

格雷森周日

星期一。。。然后

周二梅尔和布鲁克一起玩，又下雨了，比以前更糟

现在，梅尔的妈妈为梅尔制作了一张时间表，让梅尔决定和谁一起玩以及何时玩，所以那天晚上在吃饭的时候，她开始告诉梅尔她已经安排好的新时间表。“路易斯周三，瑞安周四，杰米尼周五，比安卡周六——”

梅尔皱了皱眉头

梅尔的妈妈问：“怎么了，梅尔，你不喜欢比安卡吗？”

梅尔回答说：“哦，当然，她很棒，但是每次我和一个名字以B开头的朋友一起玩，天就下雨了！”

梅尔的答案怎么了

嗯，星期六可能不会下雨

嗯，我不知道，我是说，Brianna来了，下雨了，Brooke来了，下雨了

是的，我知道，但是雨并不取决于你的朋友

这正是随机森林发生的情况。当您添加了太多由“max_feature”变量表示的特征时，您将非常努力地寻找它们不存在的模式，并最终与您过度拟合的现有数据过于精确。当您使用决策树（随机林）时，您将始终获得最佳匹配，因为您将树分解为分支，每个分支将实际包含每个特性和每个可能性（如果有意义的话）

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什么是随机森林中的装袋？你必须首先了解随机森林如何遍历树（它使许多树木和采取某种程度的平均），并决定考虑哪些重要的特点，所以这需要你充分了解它是如何工作的。您可能应该在YouTube上找到它。

这更多是数据分析的问题，而不是真正的编码问题。