请教：为什么RF，对于不平衡的数据集，可以平衡误差？？
请教1：为什么RF，对于不平衡的数据集可以平衡误差？？
请教2：改变随机森林的训练样本数据量，是否会影响到随机森林学习到的模型的复杂度。
请教3：逻辑回归估计参数时的目标函数，如果加上一个先验的服从高斯分布的假设，会是什么样。
2018-08-16 20:28 已编辑 东北大学 算法工程师
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南开大学 Java
1.RF往往在处理不平衡类数据集表现不错，在创建树的过程中使用类变量的分裂规则，可以强制地将两个类很好的进行处理。 2.不会影响。
softroadeast
南京理工大学 算法工程师
对于不平衡数据集平衡误差是因为随机森林在损失函数里为不同的类设置了不同的权重。至于第二个我觉得是有影响的，因为随机森林单个的树一般都是不剪枝充分生长的，数据量多的话为了能够完全拟合数据决策树分裂的深度会更高，当然第二个是我个人见解，仅供参考
球生游戏
北京体育大学 算法工程师
bootstrap+downsample
君问归期未有期～
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3.L2
牛客7466566号
香港科技大学 算法工程师
可能会比LR这种表现好点，但是平衡误差还是想多了，要不然sklearn里的class weight是干嘛的
理性思考
东南大学 算法工程师
不可以吧？啥叫平衡误差？
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01-04 07:53
门头沟学院 C++ 
心愿便利贴：工作了以后回头再看待这个问题，从客观的视角来讲是因为每个人对自己的要求不同，学习好的人对自己的要求很高，所以觉得考不好就天塌了，认为自己学习好并且值得一份好工作的人也是一样，找不到符合自己预期的工作肯定也会觉得是侮辱，牛客上有很多名校大学生，肯定会存在这种好学生心态啊，“做题区”从来都不是贬义词，这是大部分普通人赖以生存的路径，这个有什么好嘲讽的，有“好学生心态”没有错，但是不要给自己太大的压力了 点赞 评论 收藏
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