主要介绍了ptyhon 随机森林算法及其优化详解,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,需要的朋友可以参考下

前言 优化随机森林算法，正确率提高1%~5%（已经有90%+的正确率，再调高会导致过拟合） 论文当然是参考的，毕竟出现早的算法都被人研究烂了，什么优化基本都做过。而人类最高明之处就是懂得利用前人总结的经验和制造的工具（说了这么多就是为偷懒找借口。hhhh） 优化思路 1. 计算传统模型准确率 2. 计算设定树木颗数时最佳树深度，以最佳深度重新生成随机森林 3. 计算新生成森林中每棵树的AUC，选取AUC靠前的一定百分比的树 4. 通过计算各个树的数据相似度，排除相似度超过设定值且AUC