问：有哪些关于决策树中CART、随机森林算法的值得推荐的资料或文献？
- 答：Leo Breiman 他的论文是最好的资源
问：随机森林的学习算法
- 答：根据下列算法而建造每棵树：
1. 用 N 来表示训练例子的个数，M表示变量的数目。
2. 我们会被告知一个数 m ，被用来决定当在一个节点上做决定时，会使用到多少个变量。m应小于M
3. 从N个训练案例中以可重复取样的方式，取样N次，形成一组训练集（即bootstrap取样）。并使用这棵树来对剩余预测其类别，并评估其误差。
4. 对于每一个节点，随机选择m个基于此点上的变量。根据这 m 个变量，计算其最佳的分割方式。
5. 每棵树都会完整成长而不会剪枝（Pruning）（这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被采用）。
问：您好，能不能帮忙下载一下pudn上资料，关于随机森林算法的
- 答：你好，已上传到附件，满意请及时采纳为最佳答案。
问：用随机森林方法分类能发出sci吗
- 答：有一定的创新点和应用前景，不说顶级数学期刊，一般的SCI还是肯定可以的啊！
随机森林是一个高度灵活的机器学习方法，拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险。 既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失。也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。
随机森林是一个可做能够回归和分类。 它具备处理大数据的特性，而且它有助于估计或变量是非常重要的基础数据建模。
问：求助，有关随机森林randomForest的问题
- 答：rpart包，rpart包是官方推荐的一个包,它的功能就是实现递归分割和回归树。party包，关于递归分割更为详细的包，它包含了Bagging方法，可以产生条件推断树(conditionalinferencetree)等；randomForest包，实现了分类与回归树的随机森林(rando
