R语言读取csv文件,含有中文文本字段,且制表符/t分隔,无列名,读出的数据条数少了绝大部分,求解?data<-read.csv("fmmdata.csv",sep="\t",header = F,fileEncoding = "utf-8")

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Kiwi2021 2021-07-14 回答

说说随机森林
 
随机森林是机器学习中的一种常用方法,而随机森林背后的思想,更是与群体智慧,甚至“看不见的手”相互映照。

上世纪八十年代Breiman等人发明分类树的算法(Breiman et al. 1984),通过反复二分数据进行分类或回归,计算量大大降低。2001年Breiman把分类树组合成随机森林(Breiman 2001a),即在变量(列)的使用和数据(行)的使用上进行随机化,生成很多分类树,再汇总分类树的结果。随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。随机森林对多元公线性不敏感,结果对缺失数据和非平衡的数据比较稳健,可以很好地预测多达几千个解释变量的作用(Breiman 2001b),被誉为当前最好的算法之一(Iverson et al. 2008)。

随机森林顾名思义,是用随机的方式建立一个森林,SG飞艇森林里面有很多的决策树组成,随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后,当有一个新的输入样本进入的时候,就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断,看看这个样本应该属于哪一类(对于分类算法),然后看看哪一类被选择最多,就预测这个样本为那一类。随机森林可以既可以处理属性为离散值的量,比如ID3算法,也可以处理属性为连续值的量,比如C4.5算法。另外,随机森林还可以用来进行无监督学习聚类和异常点极速赛车检测。

决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树)。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到天津快乐十分到达叶子节点,将叶子节点存放的类别作为决策结果。
 
 

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