主要介绍了pyspark 随机森林的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

数据科学 数据科学之路 程式设计 • • •Excel •可以轻松使用终端，Git中的版本控制以及使用GitHub • • • ： 访问数据库，CSV和JSON数据 使用熊猫进行数据清理和转换 可视化 仪表板 机器学习： 特征工程 回归算法 分类算法 决策树学习 支持向量机 无监督学习 降维 推荐系统 文字分析 基于内容的协作过滤 评估推荐系统。 DCG，nDCG 合奏方法 引导，装袋和提升 AdaBoost 随机森林 大数据工程基础 Hadoop和MapReduce编程 NoSQL数据

随机森林是由许多决策树构成，是一种有监督机器学习方法，可以用于分类和回归，通过合并汇总来自个体决策树的结果来进行预测，采用多数选票作为分类结果，采用预测结果平均值作为回归结果。 “森林”的概念很好理解，“随机”是针对森林中的每一颗决策树，有两种含义：第一种随机是数据采样随机，构建决策树的训练数据集通过有放回的随机采样，并且只会选择一定百分比的样本，这样可以在数据集合存在噪声点、异常点的情况下，有些决策树的构造过程中不会选择到这些噪声点、异常点从而达到一定的泛化作用在一定程度上抑制过拟合；第二种随

刘Fan 电子邮件： 领英（LinkedIn）： : 教育 数据科学与分析硕士2020.09-2021.12（预计） 香港红Ho香港理工大学 金融数学学士2012.05-2016.06 Wilfird Laurier University滑铁卢，安大略省，加拿大 资质认证 •超过3年的Python，SQL，VBA数据清理，分析和定量建模方面的专业经验•熟悉概率，统计，假设检验和A / B检验•机器学习算法方面的专业知识：线性回归，逻辑回归，决策树，随机森林，SVM，朴素贝叶斯，kNN，K