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随机森林
一种集成方法，通过结合在数据子集上训练的多个决策树来提高预测准确性并减少过拟合。
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装袋
自助聚合技术，其中多个模型在不同的自助样本上训练，并通过多数投票组合它们的预测。
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决策树
基于数据特征构建决策树结构的预测模型，以得出最终预测。
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袋外
在自助采样中未为特定树选择的样本，用作内部验证集来估计泛化误差。
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特征采样
在每个节点分裂时随机选择特征子集，增加森林中树之间的多样性。
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多数投票
对于分类问题，聚合方法中预测的类别是所有树中获得最多票数的类别。
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预测平均
对于回归问题的聚合技术，最终预测值是森林中所有树预测的平均值。
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终端节点
决策树的叶节点，不再进行进一步分割，包含到达该点的样本的最终预测。
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Critère de Split
Métrique utilisée pour évaluer la qualité d'une division de nœud, comme l'indice de Gini ou l'entropie pour les classifications.
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Hyperparamètres
Paramètres configurables avant l'entraînement qui contrôlent le comportement de la forêt aléatoire, comme le nombre d'arbres ou la profondeur maximale.
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