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Python应用实战案例-深入浅出Python随机森林预测实战（附源码）

本文主要是介绍Python应用实战案例-深入浅出Python随机森林预测实战（附源码），对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

前言

组合算法也叫集成学习，在金融行业或非图像识别领域，效果有时甚至比深度学习还要好。能够理解基本原理并将代码用于实际的业务案例是本文的目标，本文将详细介绍如何利用Python实现集成学习中随机森林这个经典的方法来预测宽带客户的流失，主要将分为两个部分：

  • 详细原理介绍

  • Python代码实战

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集成学习

本文的主角是随机森林，所以我们将以随机森林所属的分支 —— 装袋法 入手，深入浅出该集成学习方法的原理步骤。装袋法流程如下

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乍一看图中的步骤可能有些复杂，现在来逐步拆解。装袋法中的装袋二字是精髓，顾名思义即将多个模型装入同一个袋子后，让这个袋子作为一个新的模型来实现预测需求，仅此而已。换句话说，即把多个模型组合起来形成一个新的大模型，这个大模型最终给出的预测结果是由这多个小模型综合决定的，决定方式为少数服从多数。

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假设有10万条原

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